Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

asda	0.30 35	0.24 99	0.42 36	0.38 29	0.23 26	0.43 72	0.34 128	0.58 36	0.37 51	0.38 63	0.42 44	0.27 24	0.34 74	0.52 45	0.30 69	0.11 2	0.09 1	0.14 9	0.11 9	0.14 36	0.12 17

asd	0.30 35	0.21 45	0.41 25	0.39 42	0.24 45	0.47 94	0.30 93	0.69 74	0.30 19	0.41 75	0.39 34	0.28 37	0.33 67	0.62 87	0.27 38	0.13 39	0.09 1	0.14 9	0.12 59	0.14 36	0.12 17

4.25_new	0.30 35	0.26 150	0.44 46	0.38 29	0.26 73	0.49 112	0.40 201	0.59 39	0.31 23	0.38 63	0.42 44	0.27 24	0.34 74	0.46 27	0.31 87	0.12 20	0.09 1	0.15 42	0.11 9	0.14 36	0.12 17

4.5w_new	0.30 35	0.26 150	0.44 46	0.38 29	0.26 73	0.49 112	0.40 201	0.59 39	0.31 23	0.38 63	0.42 44	0.27 24	0.34 74	0.46 27	0.31 87	0.12 20	0.09 1	0.15 42	0.11 9	0.14 36	0.12 17

4.25w-stereo	0.30 35	0.26 150	0.44 46	0.38 29	0.26 73	0.49 112	0.40 201	0.59 39	0.32 32	0.38 63	0.42 44	0.27 24	0.34 74	0.46 27	0.31 87	0.12 20	0.09 1	0.15 42	0.11 9	0.14 36	0.12 17

4w-stereo	0.30 35	0.24 99	0.44 46	0.37 13	0.23 26	0.46 89	0.27 70	0.63 54	0.31 23	0.41 75	0.44 58	0.27 24	0.36 92	0.59 69	0.30 69	0.11 2	0.09 1	0.15 42	0.12 59	0.13 14	0.12 17

3.75w	0.32 50	0.23 81	0.44 46	0.37 13	0.29 144	0.62 215	0.36 152	0.59 39	0.32 32	0.41 75	0.47 70	0.25 14	0.34 74	0.64 91	0.26 25	0.12 20	0.09 1	0.14 9	0.12 59	0.13 14	0.12 17

3.5w_stereo	0.33 58	0.25 127	0.45 62	0.37 13	0.24 45	0.54 165	0.35 136	0.66 66	0.36 47	0.43 87	0.44 58	0.29 42	0.34 74	0.77 130	0.39 174	0.11 2	0.09 1	0.15 42	0.11 9	0.14 36	0.13 55

Wavelet-Monster	0.27 8	0.20 15	0.41 25	0.39 42	0.26 73	0.26 8	0.25 49	0.49 13	0.29 13	0.36 44	0.47 70	0.28 37	0.32 59	0.49 35	0.26 25	0.11 2	0.10 9	0.14 9	0.11 9	0.13 14	0.12 17

fsefse	0.27 8	0.20 15	0.41 25	0.39 42	0.26 73	0.26 8	0.25 49	0.49 13	0.29 13	0.36 44	0.47 70	0.28 37	0.32 59	0.49 35	0.26 25	0.11 2	0.10 9	0.14 9	0.11 9	0.13 14	0.12 17

yyy	0.27 8	0.20 15	0.41 25	0.39 42	0.26 73	0.26 8	0.25 49	0.49 13	0.29 13	0.36 44	0.47 70	0.28 37	0.32 59	0.49 35	0.26 25	0.11 2	0.10 9	0.14 9	0.11 9	0.13 14	0.12 17

daf	0.29 27	0.19 6	0.51 106	0.38 29	0.30 167	0.32 27	0.22 28	0.52 20	0.34 40	0.37 53	0.48 77	0.26 16	0.28 32	0.53 49	0.26 25	0.12 20	0.10 9	0.14 9	0.11 9	0.13 14	0.12 17

ghrstf	0.29 27	0.20 15	0.43 41	0.37 13	0.23 26	0.28 18	0.28 77	0.59 39	0.30 19	0.33 29	0.45 63	0.45 95	0.45 137	0.55 59	0.28 52	0.12 20	0.10 9	0.14 9	0.11 9	0.12 1	0.11 3

waafd	0.31 45	0.20 15	0.45 62	0.41 68	0.19 1	0.49 112	0.30 93	0.64 56	0.55 113	0.31 19	0.62 124	0.27 24	0.24 12	0.40 13	0.30 69	0.11 2	0.10 9	0.15 42	0.12 59	0.16 81	0.12 17

bbb	0.26 4	0.19 6	0.44 46	0.40 55	0.34 254	0.23 3	0.20 15	0.51 17	0.29 13	0.33 29	0.39 34	0.30 47	0.29 39	0.36 4	0.25 12	0.11 2	0.10 9	0.13 1	0.11 9	0.12 1	0.11 3

Monster-pub-eth3d	0.28 20	0.18 1	0.39 14	0.36 6	0.21 10	0.55 173	0.31 101	0.55 27	0.43 67	0.28 8	0.28 13	0.23 4	0.21 3	0.56 61	0.25 12	0.11 2	0.10 9	0.14 9	0.11 9	0.14 36	0.11 3

Replicate-Monster	0.41 102	0.26 150	2.03 526	0.36 6	0.21 10	0.46 89	0.23 38	0.67 72	0.48 84	0.42 81	0.27 12	0.31 52	0.30 46	0.98 201	0.24 5	0.14 50	0.10 9	0.14 9	0.11 9	0.13 14	0.28 398

qwe	0.32 50	0.21 45	0.40 20	0.37 13	0.26 73	0.49 112	0.29 83	0.64 56	0.39 54	0.49 121	0.48 77	0.26 16	0.27 27	0.80 142	0.34 123	0.12 20	0.10 9	0.14 9	0.11 9	0.15 60	0.12 17

2.25w	0.32 50	0.24 99	0.48 86	0.37 13	0.24 45	0.45 83	0.25 49	0.62 52	0.40 58	0.45 99	0.58 116	0.27 24	0.32 59	0.74 126	0.35 133	0.12 20	0.10 9	0.14 9	0.12 59	0.13 14	0.14 84

4.5_new	0.29 27	0.25 127	0.41 25	0.36 6	0.23 26	0.52 148	0.36 152	0.56 31	0.34 40	0.45 99	0.42 44	0.27 24	0.25 17	0.40 13	0.24 5	0.13 39	0.10 9	0.15 42	0.13 86	0.16 81	0.12 17

4.5w-stereo	0.29 27	0.25 127	0.41 25	0.36 6	0.23 26	0.52 148	0.36 152	0.56 31	0.34 40	0.45 99	0.42 44	0.27 24	0.25 17	0.40 13	0.24 5	0.13 39	0.10 9	0.15 42	0.13 86	0.16 81	0.12 17

2.5w	0.31 45	0.23 81	0.46 74	0.39 42	0.24 45	0.42 62	0.39 193	0.61 48	0.30 19	0.37 53	0.53 97	0.24 8	0.25 17	0.77 130	0.28 52	0.12 20	0.10 9	0.14 9	0.12 59	0.14 36	0.12 17

2.75w_new	0.31 45	0.23 81	0.43 41	0.35 4	0.23 26	0.42 62	0.42 221	0.54 25	0.35 45	0.47 107	0.43 53	0.24 8	0.30 46	0.66 100	0.33 106	0.12 20	0.10 9	0.14 9	0.11 9	0.13 14	0.12 17

3.25w_new	0.32 50	0.21 45	0.45 62	0.38 29	0.23 26	0.52 148	0.34 128	0.65 61	0.39 54	0.47 107	0.45 63	0.32 57	0.35 82	0.61 85	0.27 38	0.12 20	0.10 9	0.14 9	0.11 9	0.12 1	0.12 17

3.25w	0.32 50	0.21 45	0.45 62	0.37 13	0.23 26	0.52 148	0.34 128	0.65 61	0.39 54	0.47 107	0.45 63	0.32 57	0.35 82	0.61 85	0.27 38	0.12 20	0.10 9	0.14 9	0.11 9	0.12 1	0.12 17

3w_stereo	0.33 58	0.25 127	0.52 115	0.40 55	0.21 10	0.53 157	0.54 339	0.65 61	0.46 79	0.44 91	0.48 77	0.23 4	0.45 137	0.46 27	0.29 56	0.12 20	0.10 9	0.15 42	0.12 59	0.15 60	0.15 117

2w_stereo	0.32 50	0.24 99	0.45 62	0.39 42	0.22 20	0.46 89	0.47 284	0.69 74	0.42 65	0.43 87	0.50 90	0.24 8	0.45 137	0.47 32	0.29 56	0.12 20	0.10 9	0.15 42	0.12 59	0.15 60	0.13 55

1w_stereo	0.34 61	0.20 15	0.42 36	0.43 83	0.26 73	0.47 94	0.54 339	0.59 39	0.50 90	0.41 75	0.66 132	0.25 14	0.44 133	0.62 87	0.33 106	0.12 20	0.10 9	0.14 9	0.11 9	0.14 36	0.12 17

monsters	0.34 61	0.20 15	0.41 25	0.39 42	0.36 270	0.34 31	0.27 70	0.66 66	0.43 67	0.47 107	0.40 36	0.22 2	0.23 10	1.33 292	0.25 12	0.13 39	0.10 9	0.14 9	0.11 9	0.13 14	0.13 55

SGD-Stereo	0.32 50	0.20 15	0.40 20	0.38 29	0.19 1	0.43 72	0.22 28	0.64 56	0.33 36	0.42 81	0.34 24	0.27 24	0.35 82	1.15 246	0.30 69	0.20 240	0.10 9	0.15 42	0.13 86	0.17 113	0.13 55

MonSter	0.28 20	0.18 1	0.39 14	0.36 6	0.21 10	0.55 173	0.31 101	0.55 27	0.43 67	0.28 8	0.29 15	0.23 4	0.21 3	0.56 61	0.25 12	0.11 2	0.10 9	0.14 9	0.11 9	0.14 36	0.11 3

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 299	3.18 593	2.55 546	0.39 42	0.23 26	0.44 79	0.23 38	0.63 54	0.42 65	0.44 91	0.44 58	0.34 64	0.28 32	0.56 61	0.29 56	1.35 567	0.10 9	0.22 258	0.19 235	0.46 496	1.31 566

CAS	0.63 253	0.18 1	0.37 5	2.27 572	0.84 524	0.57 184	0.54 339	0.79 105	0.62 129	0.48 115	0.70 147	0.36 68	0.26 23	0.45 25	0.35 133	2.24 573	0.10 9	0.14 9	0.09 1	0.15 60	1.06 562

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 190	0.25 127	0.68 211	0.43 83	0.24 45	0.40 50	0.34 128	1.04 208	1.09 312	1.32 413	1.60 456	0.80 231	0.68 266	0.67 103	0.39 174	0.13 39	0.10 9	0.18 136	0.17 195	0.17 113	0.13 55

eqd_so	0.26 4	0.19 6	0.46 74	0.38 29	0.32 214	0.27 16	0.21 22	0.46 7	0.31 23	0.37 53	0.38 32	0.27 24	0.27 27	0.40 13	0.26 25	0.11 2	0.11 35	0.13 1	0.11 9	0.12 1	0.12 17

dfa	0.27 8	0.20 15	0.47 80	0.40 55	0.35 259	0.24 4	0.18 3	0.51 17	0.33 36	0.33 29	0.41 38	0.27 24	0.29 39	0.41 19	0.27 38	0.11 2	0.11 35	0.13 1	0.11 9	0.12 1	0.12 17

adfw	0.26 4	0.21 45	0.46 74	0.40 55	0.30 167	0.31 25	0.20 15	0.48 9	0.28 11	0.34 36	0.35 27	0.22 2	0.28 32	0.46 27	0.25 12	0.11 2	0.11 35	0.14 9	0.11 9	0.12 1	0.12 17

dwafa	0.27 8	0.19 6	0.44 46	0.37 13	0.25 62	0.41 54	0.23 38	0.65 61	0.33 36	0.28 8	0.32 22	0.33 61	0.26 23	0.44 23	0.29 56	0.12 20	0.11 35	0.14 9	0.11 9	0.13 14	0.11 3

fesf	0.29 27	0.20 15	0.45 62	0.39 42	0.37 286	0.37 40	0.27 70	0.48 9	0.29 13	0.36 44	0.54 106	0.31 52	0.29 39	0.39 10	0.29 56	0.10 1	0.11 35	0.15 42	0.12 59	0.14 36	0.11 3

wade	0.27 8	0.21 45	0.47 80	0.40 55	0.23 26	0.36 37	0.22 28	0.51 17	0.31 23	0.38 63	0.41 38	0.28 37	0.24 12	0.40 13	0.27 38	0.12 20	0.11 35	0.14 9	0.12 59	0.15 60	0.11 3

wdaf	0.25 3	0.20 15	0.44 46	0.38 29	0.29 144	0.29 21	0.21 22	0.45 5	0.31 23	0.28 8	0.29 15	0.38 77	0.26 23	0.38 6	0.25 12	0.11 2	0.11 35	0.14 9	0.11 9	0.13 14	0.10 1

sdada	0.28 20	0.21 45	0.43 41	0.38 29	0.38 304	0.43 72	0.19 10	0.54 25	0.34 40	0.33 29	0.47 70	0.38 77	0.24 12	0.40 13	0.27 38	0.11 2	0.11 35	0.13 1	0.11 9	0.13 14	0.12 17

aaaa	0.27 8	0.20 15	0.47 80	0.39 42	0.36 270	0.25 6	0.19 10	0.55 27	0.32 32	0.34 36	0.41 38	0.30 47	0.28 32	0.43 21	0.26 25	0.11 2	0.11 35	0.13 1	0.11 9	0.12 1	0.12 17

adal-stereo	0.27 8	0.20 15	0.46 74	0.40 55	0.40 326	0.24 4	0.18 3	0.52 20	0.32 32	0.33 29	0.43 53	0.27 24	0.30 46	0.44 23	0.27 38	0.11 2	0.11 35	0.13 1	0.11 9	0.12 1	0.12 17

SM2	0.28 20	0.20 15	0.39 14	0.38 29	0.25 62	0.26 8	0.24 45	0.61 48	0.47 82	0.39 72	0.33 23	0.26 16	0.32 59	0.52 45	0.29 56	0.13 39	0.11 35	0.14 9	0.11 9	0.14 36	0.12 17

Monster-pub-mixall	0.30 35	0.19 6	0.39 14	0.36 6	0.21 10	0.28 18	0.18 3	0.58 36	0.34 40	0.36 44	0.34 24	0.26 16	0.20 1	1.40 318	0.24 5	0.15 59	0.11 35	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 55

zero-FE	0.36 70	0.22 68	0.47 80	0.45 120	0.43 350	0.30 23	0.24 45	0.61 48	0.33 36	0.33 29	0.41 38	0.37 74	0.50 179	0.64 91	0.32 92	0.22 300	0.11 35	0.18 136	0.12 59	0.83 544	0.16 147

monsterstereo	0.34 61	0.20 15	0.44 46	0.45 120	0.35 259	0.27 16	0.29 83	0.53 23	0.51 99	0.44 91	0.61 121	0.26 16	0.25 17	1.19 258	0.27 38	0.13 39	0.11 35	0.15 42	0.12 59	0.15 60	0.10 1

LG-Stereo_L2	0.29 27	0.20 15	0.45 62	0.37 13	0.25 62	0.26 8	0.20 15	0.78 100	0.28 11	0.28 8	0.26 10	0.24 8	0.26 23	0.91 178	0.23 2	0.15 59	0.11 35	0.15 42	0.12 59	0.14 36	0.11 3

LG-Stereo_L1	0.30 35	0.20 15	0.44 46	0.37 13	0.26 73	0.29 21	0.21 22	0.66 66	0.26 9	0.25 3	0.25 7	0.24 8	0.22 8	1.24 270	0.23 2	0.15 59	0.11 35	0.15 42	0.12 59	0.14 36	0.11 3

MLG-Stereo_test3	0.28 20	0.18 1	0.42 36	0.40 55	0.23 26	0.47 94	0.19 10	0.61 48	0.29 13	0.35 39	0.21 2	0.35 66	0.21 3	0.60 81	0.25 12	0.15 59	0.11 35	0.16 74	0.11 9	0.13 14	0.13 55

MLG-Stereo_test2	0.26 4	0.20 15	0.36 3	0.37 13	0.22 20	0.35 33	0.18 3	0.45 5	0.21 2	0.26 5	0.23 5	0.34 64	0.20 1	0.77 130	0.23 2	0.16 81	0.11 35	0.15 42	0.11 9	0.13 14	0.11 3

MLG-Stereo_test1	0.27 8	0.19 6	0.38 8	0.40 55	0.24 45	0.38 44	0.20 15	0.59 39	0.19 1	0.24 2	0.17 1	0.33 61	0.27 27	0.90 177	0.25 12	0.14 50	0.11 35	0.16 74	0.11 9	0.13 14	0.12 17

MLG-Stereo	0.29 27	0.19 6	0.38 8	0.41 68	0.20 4	0.42 62	0.20 15	0.66 66	0.21 2	0.25 3	0.22 4	0.33 61	0.28 32	1.09 232	0.25 12	0.14 50	0.11 35	0.16 74	0.11 9	0.13 14	0.12 17

GREAT-IGEV	0.32 50	0.20 15	0.42 36	0.37 13	0.29 144	0.36 37	0.28 77	0.56 31	0.58 119	0.28 8	0.50 90	0.29 42	0.29 39	0.84 156	0.27 38	0.14 50	0.11 35	0.15 42	0.11 9	0.17 113	0.14 84

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 94	0.67 506	0.42 36	0.64 406	0.29 144	0.48 100	0.25 49	0.85 131	0.44 71	0.38 63	0.36 28	0.30 47	0.70 274	1.15 246	0.29 56	0.16 81	0.11 35	0.16 74	0.11 9	0.18 144	0.12 17

StereoAnything_RVC	0.45 131	1.43 564	0.48 86	0.35 4	0.20 4	0.26 8	0.21 22	0.43 3	0.22 4	0.22 1	0.21 2	0.19 1	0.36 92	1.27 277	0.22 1	0.21 274	0.11 35	0.14 9	0.10 2	2.37 569	0.11 3

AIO_rvc	0.36 70	0.23 81	0.49 93	0.43 83	0.27 102	0.59 192	0.38 178	0.94 167	0.45 73	0.33 29	0.46 68	0.49 120	0.22 8	0.84 156	0.30 69	0.16 81	0.11 35	0.16 74	0.12 59	0.15 60	0.13 55

AIO_test	0.35 69	0.22 68	0.44 46	0.43 83	0.27 102	0.57 184	0.44 253	0.79 105	0.41 62	0.32 24	0.47 70	0.46 100	0.30 46	0.69 105	0.30 69	0.16 81	0.11 35	0.16 74	0.13 86	0.15 60	0.12 17

castereo++	0.38 81	0.23 81	0.41 25	0.43 83	0.31 195	0.97 388	0.22 28	0.86 133	0.58 119	0.32 24	0.44 58	0.51 130	0.39 106	0.93 186	0.24 5	0.17 124	0.11 35	0.17 101	0.12 59	0.14 36	0.14 84

castereo	0.41 102	0.22 68	0.46 74	0.44 106	0.30 167	0.61 206	0.56 365	0.97 180	0.80 194	0.38 63	0.69 143	0.45 95	0.69 269	0.51 41	0.30 69	0.16 81	0.11 35	0.16 74	0.13 86	0.16 81	0.12 17

fffft	0.38 81	0.23 81	0.51 106	0.44 106	0.32 214	0.43 72	0.48 295	0.76 93	0.36 47	0.44 91	0.34 24	0.38 77	0.31 53	1.31 285	0.32 92	0.14 50	0.11 35	0.19 159	0.15 132	0.16 81	0.16 147
1: 1. 1
WCG-NET	0.42 106	0.21 45	0.54 127	0.40 55	0.25 62	0.47 94	0.32 109	0.73 85	1.15 352	0.76 180	0.73 156	0.58 162	0.45 137	0.60 81	0.34 123	0.15 59	0.11 35	0.16 74	0.14 114	0.15 60	0.13 55

IGEV-Stereo++	0.30 35	0.20 15	0.40 20	0.46 128	0.30 167	0.33 30	0.22 28	0.75 90	0.45 73	0.32 24	0.41 38	0.32 57	0.48 165	0.38 6	0.27 38	0.15 59	0.11 35	0.15 42	0.12 59	0.15 60	0.13 55

U	9.45 594	0.21 45	0.58 157	0.47 139	53.11 613	61.27 618	0.24 45	0.70 78	0.52 106	0.36 44	0.28 13	0.29 42	0.35 82	0.33 2	0.26 25	0.19 205	0.11 35	60.50 615	8.88 602	0.17 113	0.13 55

4D-IteraStereo	0.48 152	0.24 99	0.76 290	0.50 194	0.44 358	0.66 247	0.31 101	0.87 134	1.02 276	1.03 261	0.72 154	0.78 225	0.32 59	0.64 91	0.37 155	0.17 124	0.11 35	0.23 296	0.19 235	0.19 185	0.13 55

MC-Stereo	0.43 112	0.23 81	0.48 86	0.51 224	0.28 127	0.39 48	0.32 109	0.88 142	0.68 158	0.60 155	0.84 184	0.56 155	0.61 241	1.03 214	0.31 87	0.17 124	0.11 35	0.17 101	0.15 132	0.16 81	0.13 55

test-3	0.54 190	0.22 68	0.68 211	0.47 139	0.27 102	0.58 187	0.35 136	0.92 153	1.00 270	1.32 413	0.69 143	0.87 264	0.45 137	1.68 372	0.37 155	0.16 81	0.11 35	0.20 194	0.16 174	0.17 113	0.13 55

test_1	0.54 190	0.22 68	0.68 211	0.47 139	0.27 102	0.58 187	0.35 136	0.92 153	1.00 270	1.28 385	0.68 139	0.87 264	0.45 137	1.67 367	0.37 155	0.16 81	0.11 35	0.20 194	0.16 174	0.17 113	0.13 55

CREStereo++_RVC	0.47 146	0.21 45	0.38 8	0.45 120	0.38 304	0.45 83	0.25 49	0.75 90	1.29 428	0.80 193	1.21 328	0.47 107	0.37 97	0.53 49	0.44 216	0.16 81	0.11 35	0.15 42	0.80 559	0.18 144	0.11 3
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
AFF-stereo	0.58 227	0.25 127	0.64 188	0.46 128	0.29 144	0.34 31	0.38 178	1.15 256	1.14 340	1.17 334	1.60 456	1.10 355	0.71 279	0.97 200	0.43 213	0.13 39	0.11 35	0.19 159	0.19 235	0.17 113	0.14 84

feaa	0.27 8	0.20 15	0.43 41	0.38 29	0.26 73	0.32 27	0.20 15	0.46 7	0.31 23	0.36 44	0.49 86	0.31 52	0.25 17	0.38 6	0.26 25	0.11 2	0.12 72	0.14 9	0.11 9	0.14 36	0.12 17

gdasf	0.28 20	0.21 45	0.45 62	0.37 13	0.26 73	0.42 62	0.20 15	0.50 16	0.35 45	0.27 7	0.31 19	0.36 68	0.35 82	0.51 41	0.25 12	0.14 50	0.12 72	0.13 1	0.11 9	0.12 1	0.13 55

ads	0.29 27	0.19 6	0.45 62	0.39 42	0.25 62	0.45 83	0.26 62	0.58 36	0.36 47	0.37 53	0.41 38	0.26 16	0.42 117	0.37 5	0.27 38	0.12 20	0.12 72	0.14 9	0.11 9	0.12 1	0.13 55

AdaDepth	0.30 35	0.22 68	0.49 93	0.44 106	0.27 102	0.44 79	0.24 45	0.52 20	0.30 19	0.31 19	0.37 31	0.26 16	0.32 59	0.79 139	0.25 12	0.12 20	0.12 72	0.16 74	0.13 86	0.16 81	0.15 117

GASTEREO	0.40 94	0.25 127	0.51 106	0.48 166	0.25 62	0.65 238	0.36 152	0.81 118	0.49 86	0.51 134	0.82 181	0.30 47	0.66 264	0.62 87	0.28 52	0.19 205	0.12 72	0.16 74	0.14 114	0.16 81	0.14 84

MSCF	0.38 81	0.25 127	0.52 115	0.47 139	0.25 62	0.62 215	0.37 171	0.81 118	0.47 82	0.50 129	0.71 150	0.32 57	0.65 261	0.54 53	0.28 52	0.19 205	0.12 72	0.17 101	0.14 114	0.17 113	0.14 84

IGEV	0.28 20	0.18 1	0.39 14	0.37 13	0.31 195	0.45 83	0.21 22	0.59 39	0.40 58	0.31 19	0.43 53	0.26 16	0.21 3	0.43 21	0.25 12	0.13 39	0.12 72	0.16 74	0.13 86	0.12 1	0.12 17

xyz-stereo	7.16 590	0.22 68	69.90 616	0.42 76	0.21 10	32.92 611	0.49 305	0.87 134	0.76 182	1.38 438	27.04 606	1.19 374	1.16 456	4.69 512	0.97 421	0.16 81	0.12 72	0.20 194	0.14 114	0.16 81	0.12 17

111111	0.34 61	0.20 15	0.41 25	0.45 120	0.42 340	0.37 40	0.22 28	0.95 172	0.38 53	0.31 19	0.31 19	0.40 81	0.27 27	0.96 192	0.26 25	0.17 124	0.12 72	0.15 42	0.11 9	0.15 60	0.13 55

LG-G_1	0.31 45	0.20 15	0.44 46	0.42 76	0.20 4	0.64 222	0.18 3	0.70 78	0.25 7	0.29 14	0.29 15	0.36 68	0.35 82	0.87 168	0.24 5	0.16 81	0.12 72	0.16 74	0.11 9	0.13 14	0.13 55

LG-G	0.31 45	0.20 15	0.44 46	0.42 76	0.20 4	0.64 222	0.18 3	0.70 78	0.25 7	0.29 14	0.29 15	0.36 68	0.35 82	0.87 168	0.24 5	0.16 81	0.12 72	0.16 74	0.11 9	0.13 14	0.13 55

LGtest1	0.27 8	0.21 45	0.44 46	0.41 68	0.21 10	0.42 62	0.19 10	0.56 31	0.26 9	0.29 14	0.24 6	0.29 42	0.29 39	0.55 59	0.25 12	0.18 164	0.12 72	0.16 74	0.12 59	0.14 36	0.13 55

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 70	0.23 81	0.54 127	0.50 194	0.28 127	0.36 37	0.22 28	1.02 197	0.39 54	0.42 81	0.64 130	0.36 68	0.51 183	0.39 10	0.29 56	0.18 164	0.12 72	0.17 101	0.13 86	0.18 144	0.18 198

Reg-Stereo(zero)	0.44 123	0.22 68	0.45 62	0.43 83	0.23 26	0.38 44	0.25 49	0.76 93	1.08 304	0.90 218	0.78 168	0.90 277	0.47 154	0.70 109	0.36 143	0.15 59	0.12 72	0.15 42	0.12 59	0.15 60	0.15 117

HI	0.64 265	0.32 307	0.68 211	0.47 139	0.51 405	0.41 54	0.36 152	1.04 208	0.75 176	1.31 409	1.43 408	1.62 464	1.12 449	0.94 189	0.88 402	0.15 59	0.12 72	0.20 194	0.20 267	0.20 219	0.18 198

CoSv	0.64 265	0.32 307	0.68 211	0.47 139	0.51 405	0.41 54	0.36 152	1.04 208	0.75 176	1.31 409	1.43 408	1.62 464	1.12 449	0.94 189	0.88 402	0.15 59	0.12 72	0.20 194	0.20 267	0.20 219	0.18 198

SCV	0.46 138	0.26 150	0.55 137	0.47 139	0.25 62	0.39 48	0.38 178	1.98 487	0.60 126	0.35 39	0.48 77	0.55 147	0.36 92	1.28 279	0.32 92	0.24 342	0.12 72	0.17 101	0.13 86	0.18 144	0.14 84

FoundationStereo	0.24 1	0.21 45	0.36 3	0.38 29	0.22 20	0.32 27	0.22 28	0.39 2	0.23 6	0.30 18	0.25 7	0.30 47	0.33 67	0.34 3	0.26 25	0.16 81	0.12 72	0.15 42	0.11 9	0.13 14	0.12 17

HUF	0.36 70	0.23 81	0.52 115	0.40 55	0.22 20	0.54 165	0.47 284	0.82 123	0.43 67	0.36 44	0.43 53	0.50 126	0.42 117	0.64 91	0.29 56	0.17 124	0.12 72	0.16 74	0.12 59	0.15 60	0.14 84

GIP-stereo	0.34 61	0.23 81	0.45 62	0.50 194	0.36 270	0.38 44	0.23 38	0.78 100	0.52 106	0.34 36	0.51 93	0.46 100	0.38 104	0.51 41	0.27 38	0.20 240	0.12 72	0.16 74	0.12 59	0.16 81	0.14 84

DEFOM-Stereo	0.33 58	0.20 15	0.40 20	0.42 76	0.28 127	0.80 324	0.23 38	0.48 9	0.37 51	0.37 53	0.31 19	0.23 4	0.24 12	1.20 260	0.27 38	0.16 81	0.12 72	0.14 9	0.11 9	0.14 36	0.14 84

SMoEStereo_RVC	0.39 85	0.25 127	0.50 99	0.45 120	0.30 167	0.61 206	0.36 152	0.72 83	0.45 73	0.46 104	0.43 53	0.42 82	0.35 82	1.39 312	0.29 56	0.15 59	0.12 72	0.20 194	0.15 132	0.16 81	0.15 117

tg	0.52 165	0.24 99	0.61 172	0.49 182	0.30 167	0.90 358	0.29 83	1.07 231	0.83 203	0.83 203	1.02 240	0.62 179	0.43 125	1.35 297	0.41 192	0.17 124	0.12 72	0.22 258	0.20 267	0.17 113	0.15 117

PAM	0.76 345	0.29 237	1.08 425	0.52 245	0.33 236	1.38 464	0.39 193	2.01 494	0.67 154	1.06 265	0.96 210	2.89 552	1.43 496	0.86 165	0.35 133	0.19 205	0.12 72	0.19 159	0.17 195	0.19 185	0.20 271

dual_stereo	0.27 8	0.19 6	0.35 1	0.39 42	0.21 10	0.25 6	0.22 28	0.48 9	0.31 23	0.32 24	0.26 10	0.37 74	0.24 12	0.83 153	0.29 56	0.16 81	0.12 72	0.14 9	0.11 9	0.14 36	0.11 3

IGEV-Stereo+	0.45 131	0.21 45	0.43 41	0.41 68	0.39 315	0.15 1	0.19 10	0.44 4	0.36 47	0.26 5	0.25 7	0.31 52	0.41 113	1.43 321	0.30 69	0.17 124	0.12 72	0.15 42	0.11 9	1.16 558	1.70 573

AIO-Stereo	0.37 76	0.25 127	0.51 106	0.47 139	0.23 26	0.45 83	0.39 193	1.07 231	0.52 106	0.41 75	0.48 77	0.52 137	0.25 17	0.72 116	0.30 69	0.16 81	0.12 72	0.17 101	0.13 86	0.16 81	0.13 55

WCG-NET（raft）	0.45 131	0.21 45	0.55 137	0.40 55	0.24 45	0.50 127	0.36 152	0.73 85	1.09 312	0.71 172	0.76 164	0.92 289	0.51 183	0.84 156	0.34 123	0.16 81	0.12 72	0.15 42	0.14 114	0.14 36	0.14 84

RSM	0.39 85	0.24 99	0.49 93	0.46 128	0.26 73	0.47 94	0.40 201	0.92 153	0.44 71	0.41 75	0.42 44	0.65 188	0.33 67	1.07 227	0.29 56	0.15 59	0.12 72	0.17 101	0.13 86	0.17 113	0.13 55

RAFT-Stereo-weight	0.47 146	0.24 99	0.53 121	0.48 166	0.27 102	0.60 200	0.35 136	1.02 197	1.07 298	0.99 245	0.78 168	0.76 218	0.28 32	0.76 127	0.36 143	0.16 81	0.12 72	0.17 101	0.15 132	0.16 81	0.15 117

MoCha-V2	0.40 94	0.20 15	0.49 93	0.50 194	0.21 10	0.44 79	0.33 116	0.93 160	0.53 110	0.53 137	0.53 97	0.42 82	0.58 228	1.09 232	0.27 38	0.14 50	0.12 72	0.15 42	0.12 59	0.17 113	0.15 117

IGEV++	0.40 94	0.22 68	0.51 106	0.52 245	0.29 144	0.45 83	0.25 49	1.65 389	0.46 79	0.37 53	0.57 113	0.46 100	0.45 137	0.50 39	0.38 166	0.19 205	0.12 72	0.16 74	0.13 86	0.16 81	0.15 117

ACVNet-DCA	0.56 214	0.31 291	0.50 99	0.54 278	0.26 73	1.18 431	0.51 314	1.42 324	0.78 189	0.58 145	0.79 174	0.48 112	0.88 359	1.46 327	0.32 92	0.20 240	0.12 72	0.25 355	0.15 132	0.22 285	0.21 288

xx1	0.67 289	0.31 291	0.50 99	0.54 278	0.26 73	1.18 431	0.51 314	0.93 160	3.05 567	0.58 145	0.79 174	0.95 302	0.77 300	1.46 327	0.32 92	0.20 240	0.12 72	0.24 316	0.23 363	0.22 285	0.21 288

1test111	0.54 190	0.31 291	0.50 99	0.54 278	0.26 73	1.18 431	0.51 314	1.42 324	0.78 189	0.58 145	0.79 174	0.48 112	0.88 359	0.88 170	0.59 309	0.20 240	0.12 72	0.25 355	0.15 132	0.22 285	0.21 288

cc1	0.64 265	0.31 291	0.50 99	0.54 278	0.26 73	1.18 431	0.51 314	0.93 160	3.05 567	0.58 145	0.79 174	0.48 112	0.88 359	1.46 327	0.32 92	0.20 240	0.12 72	0.25 355	0.15 132	0.19 185	0.19 238

ff7	0.43 112	0.27 180	0.56 141	0.44 106	0.33 236	0.50 127	0.42 221	0.87 134	0.50 90	0.49 121	0.53 97	0.44 87	0.48 165	1.38 307	0.33 106	0.17 124	0.12 72	0.21 229	0.15 132	0.18 144	0.18 198

ffff	0.43 112	0.27 180	0.56 141	0.44 106	0.33 236	0.50 127	0.42 221	0.87 134	0.50 90	0.49 121	0.53 97	0.44 87	0.48 165	1.38 307	0.33 106	0.17 124	0.12 72	0.21 229	0.15 132	0.18 144	0.18 198

ffm	0.72 308	0.33 329	0.85 324	0.53 263	0.37 286	0.74 286	0.56 365	0.95 172	2.47 554	1.15 315	1.45 415	1.06 337	0.82 326	1.55 346	0.32 92	0.20 240	0.12 72	0.31 436	0.27 419	0.19 185	0.20 271

ff1	1.37 496	0.33 329	0.85 324	0.53 263	0.37 286	0.74 286	0.56 365	0.95 172	2.47 554	1.15 315	1.45 415	1.06 337	0.82 326	7.22 565	7.61 574	0.20 240	0.12 72	0.31 436	0.27 419	0.19 185	0.20 271

11t	0.43 112	0.27 180	0.56 141	0.44 106	0.33 236	0.50 127	0.42 221	0.87 134	0.50 90	0.49 121	0.53 97	0.44 87	0.48 165	1.38 307	0.33 106	0.17 124	0.12 72	0.21 229	0.15 132	0.18 144	0.18 198

tt1	0.62 246	0.32 307	0.51 106	0.54 278	0.26 73	1.16 428	0.48 295	0.95 172	2.47 554	0.57 143	0.77 166	0.49 120	0.81 321	1.55 346	0.32 92	0.20 240	0.12 72	0.24 316	0.15 132	0.19 185	0.20 271

IGEV_Zeroshot_test	0.53 175	0.30 258	0.99 387	0.56 315	0.35 259	0.41 54	0.32 109	1.37 312	0.63 132	1.00 250	1.09 271	0.95 302	0.41 113	0.83 153	0.39 174	0.18 164	0.12 72	0.19 159	0.18 213	0.19 185	0.17 173

MSKI-zero shot	0.55 205	0.26 150	0.57 151	0.51 224	0.26 73	0.69 263	0.28 77	1.18 265	0.64 136	0.91 223	1.32 372	0.82 240	0.33 67	1.92 402	0.32 92	0.17 124	0.12 72	0.17 101	0.13 86	0.16 81	0.16 147

DLNR_Zeroshot_test	23.17 606	48.52 620	43.29 610	176.68 619	78.69 615	0.35 33	0.21 22	23.41 605	0.75 176	0.66 166	0.86 187	0.59 169	0.30 46	1.56 348	0.44 216	9.57 604	0.12 72	0.18 136	0.14 114	76.92 618	0.16 147

CASnet	0.41 102	0.25 127	0.48 86	0.50 194	0.20 4	0.50 127	0.36 152	0.81 118	0.80 194	0.83 203	0.68 139	0.48 112	0.31 53	0.54 53	0.32 92	0.18 164	0.12 72	0.27 391	0.22 340	0.23 310	0.14 84
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS_RVC	0.42 106	0.26 150	0.40 20	0.44 106	0.82 522	0.51 144	0.44 253	0.64 56	0.41 62	0.44 91	0.78 168	0.44 87	0.47 154	0.56 61	0.36 143	0.13 39	0.12 72	0.14 9	0.10 2	0.13 14	0.84 550

anonymousdsp	0.43 112	0.27 180	0.53 121	0.44 106	0.32 214	0.50 127	0.42 221	0.89 143	0.51 99	0.49 121	0.53 97	0.47 107	0.47 154	1.33 292	0.33 106	0.17 124	0.12 72	0.21 229	0.15 132	0.18 144	0.18 198

Selective-IGEV	0.39 85	0.24 99	0.50 99	0.44 106	0.25 62	0.46 89	0.33 116	1.25 292	0.40 58	0.35 39	0.45 63	0.52 137	0.30 46	1.07 227	0.30 69	0.14 50	0.12 72	0.17 101	0.13 86	0.16 81	0.13 55

EGLCR-Stereo	0.37 76	0.22 68	0.51 106	0.43 83	0.26 73	0.44 79	0.22 28	0.99 186	0.48 84	0.42 81	0.42 44	0.67 195	0.29 39	0.86 165	0.33 106	0.17 124	0.12 72	0.19 159	0.17 195	0.17 113	0.15 117

RCA-Stereo	0.50 162	0.23 81	0.58 157	0.48 166	0.33 236	0.55 173	0.45 270	0.97 180	1.38 471	0.68 167	1.05 255	0.63 182	0.80 317	0.59 69	0.32 92	0.17 124	0.12 72	0.17 101	0.14 114	0.16 81	0.14 84

ccc-4	0.43 112	0.27 180	0.56 141	0.44 106	0.33 236	0.50 127	0.42 221	0.87 134	0.50 90	0.49 121	0.53 97	0.44 87	0.48 165	1.38 307	0.33 106	0.17 124	0.12 72	0.21 229	0.15 132	0.18 144	0.18 198

IGEV-Stereo	0.43 112	0.27 180	0.54 127	0.45 120	0.32 214	0.50 127	0.42 221	0.90 149	0.51 99	0.49 121	0.53 97	0.47 107	0.47 154	1.32 289	0.33 106	0.17 124	0.12 72	0.21 229	0.15 132	0.18 144	0.18 198
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_3	0.55 205	0.23 81	0.71 242	0.53 263	0.28 127	0.61 206	0.40 201	0.92 153	1.05 289	1.19 343	0.68 139	0.93 291	0.44 133	1.67 367	0.39 174	0.15 59	0.12 72	0.22 258	0.19 235	0.21 261	0.14 84

TransformOpticalFlow	0.96 417	0.28 202	0.89 354	0.52 245	0.31 195	0.66 247	0.54 339	1.75 415	1.12 325	1.09 275	1.44 413	1.37 421	1.01 420	6.70 559	0.42 203	0.19 205	0.12 72	0.20 194	0.19 235	0.18 144	0.19 238

PFNet	0.91 406	0.26 150	1.10 431	0.63 397	0.32 214	0.64 222	0.56 365	1.17 260	0.99 265	1.47 460	1.08 266	0.98 312	0.69 269	6.62 554	0.54 294	0.20 240	0.12 72	0.24 316	0.19 235	0.20 219	0.17 173

IRAFT_RVC	0.88 398	0.28 202	0.76 290	0.63 397	0.31 195	0.65 238	1.02 504	1.22 284	0.94 239	1.22 356	1.04 253	1.01 326	0.98 408	5.82 542	0.53 288	0.22 300	0.12 72	0.25 355	0.20 267	0.20 219	0.19 238

cross-raft	0.54 190	0.25 127	0.61 172	0.52 245	0.29 144	0.68 258	0.37 171	1.46 335	0.76 182	1.01 253	1.06 257	1.28 401	0.46 145	0.71 113	0.35 133	0.15 59	0.12 72	0.18 136	0.16 174	0.19 185	0.14 84

GMM-Stereo	0.74 331	0.25 127	0.59 164	0.54 278	0.34 254	0.72 278	0.99 499	1.01 196	0.87 213	1.36 430	1.78 488	1.12 360	0.81 321	2.09 420	0.46 243	0.18 164	0.12 72	0.25 355	0.25 391	0.20 219	0.85 551

iRaftStereo_RVC	0.47 146	0.26 150	0.64 188	0.50 194	0.29 144	0.53 157	0.33 116	1.05 216	0.77 186	0.84 206	1.00 226	0.55 147	0.37 97	0.81 148	0.40 181	0.17 124	0.12 72	0.22 258	0.20 267	0.19 185	0.15 117

s12784h	0.52 165	0.20 15	0.38 8	0.41 68	0.19 1	0.96 384	0.34 128	1.17 260	1.25 408	0.81 197	0.90 196	0.63 182	0.50 179	1.45 325	0.42 203	0.14 50	0.12 72	0.17 101	0.11 9	0.18 144	0.11 3

CFNet-RSSM	0.54 190	0.24 99	0.70 230	0.48 166	0.28 127	0.60 200	0.27 70	1.49 341	1.14 340	1.06 265	0.93 203	1.08 343	0.54 198	0.70 109	0.35 133	0.16 81	0.12 72	0.17 101	0.15 132	0.16 81	0.14 84

HITNet	0.65 273	0.40 409	0.77 297	0.48 166	0.24 45	1.05 405	0.49 305	1.76 421	1.02 276	1.18 339	1.18 315	0.89 276	0.80 317	0.85 161	0.79 379	0.17 124	0.12 72	0.21 229	0.17 195	0.29 393	0.15 117
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.72 308	0.34 353	1.10 431	0.51 224	0.23 26	0.91 362	0.39 193	1.33 301	1.23 399	1.46 459	1.55 443	1.01 326	0.64 255	1.95 407	0.80 383	0.18 164	0.12 72	0.18 136	0.14 114	0.19 185	0.17 173

MS	0.46 138	0.29 237	1.75 514	0.34 1	0.23 26	0.38 44	0.17 2	0.55 27	0.31 23	0.37 53	0.38 32	0.31 52	0.32 59	0.56 61	0.26 25	0.17 124	0.13 136	0.14 9	1.52 584	0.20 219	0.80 547

LG-Stereo	0.34 61	0.25 127	0.78 305	0.47 139	0.26 73	0.37 40	0.30 93	0.71 82	0.52 106	0.36 44	0.57 113	0.29 42	0.21 3	0.50 39	0.36 143	0.13 39	0.13 136	0.20 194	0.18 213	0.18 144	0.12 17

MM-Stereo_test2	0.43 112	0.24 99	0.67 207	0.51 224	0.32 214	0.55 173	0.45 270	0.97 180	0.77 186	0.59 153	0.51 93	0.49 120	0.42 117	0.80 142	0.30 69	0.15 59	0.13 136	0.18 136	0.14 114	0.19 185	0.14 84

HART	0.45 131	0.22 68	0.54 127	0.50 194	0.26 73	0.41 54	0.29 83	1.03 202	0.50 90	0.58 145	1.45 415	0.61 174	0.35 82	1.08 231	0.30 69	0.15 59	0.13 136	0.19 159	0.14 114	0.19 185	0.14 84

SCV_C0	0.43 112	0.26 150	0.65 195	0.43 83	0.29 144	0.47 94	0.31 101	1.34 306	0.73 173	0.38 63	0.49 86	0.54 144	0.29 39	1.24 270	0.30 69	0.17 124	0.13 136	0.16 74	0.13 86	0.20 219	0.15 117

IGEV-RUCA	0.37 76	0.23 81	0.48 86	0.49 182	0.36 270	0.60 200	0.23 38	0.64 56	0.49 86	0.39 72	0.49 86	0.44 87	0.31 53	0.85 161	0.30 69	0.24 342	0.13 136	0.16 74	0.12 59	0.20 219	0.19 238

tt45	0.45 131	0.23 81	0.46 74	0.45 120	0.33 236	0.79 316	0.32 109	0.78 100	0.41 62	0.51 134	0.44 58	0.49 120	0.37 97	2.14 424	0.34 123	0.16 81	0.13 136	0.19 159	0.16 174	0.17 113	0.18 198

999	0.48 152	0.22 68	0.49 93	0.48 166	0.34 254	0.75 291	0.31 101	0.85 131	0.55 113	0.37 53	0.48 77	0.50 126	0.36 92	2.45 451	0.39 174	0.16 81	0.13 136	0.18 136	0.15 132	0.16 81	0.19 238

mms	0.40 94	0.27 180	0.52 115	0.46 128	0.32 214	0.43 72	0.46 277	0.70 78	0.46 79	0.35 39	0.58 116	0.44 87	0.30 46	1.36 302	0.33 106	0.16 81	0.13 136	0.18 136	0.15 132	0.19 185	0.15 117

ours_stereo	0.39 85	0.28 202	0.51 106	0.46 128	0.30 167	0.40 50	0.44 253	0.73 85	0.56 116	0.35 39	0.56 110	0.46 100	0.33 67	1.11 238	0.32 92	0.16 81	0.13 136	0.19 159	0.15 132	0.19 185	0.14 84

fffy	0.42 106	0.27 180	0.57 151	0.46 128	0.29 144	0.48 100	0.35 136	0.91 150	0.55 113	0.40 74	0.58 116	0.55 147	0.41 113	1.26 274	0.36 143	0.15 59	0.13 136	0.19 159	0.16 174	0.18 144	0.14 84

PAM_32	0.77 347	0.28 202	1.03 407	0.52 245	0.30 167	1.32 454	0.35 136	1.97 485	0.65 151	1.02 257	1.06 257	3.05 553	1.49 506	0.96 192	0.36 143	0.19 205	0.13 136	0.20 194	0.18 213	0.19 185	0.19 238

Occ-G	0.42 106	0.21 45	0.48 86	0.41 68	0.26 73	0.42 62	0.62 397	0.77 96	0.49 86	0.43 87	0.66 132	1.02 328	0.46 145	0.78 135	0.41 192	0.16 81	0.13 136	0.18 136	0.13 86	0.16 81	0.16 147

Pointernet	0.37 76	0.20 15	0.57 151	0.43 83	0.28 127	0.51 144	0.27 70	0.93 160	0.61 127	0.47 107	0.63 127	0.49 120	0.38 104	0.49 35	0.33 106	0.17 124	0.13 136	0.14 9	0.11 9	0.13 14	0.12 17

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 427	0.39 403	3.21 555	0.50 194	0.63 466	0.64 222	0.39 193	2.36 547	0.75 176	0.95 233	4.63 567	1.81 493	0.56 210	0.96 192	0.41 192	0.18 164	0.13 136	0.21 229	0.26 408	0.32 422	0.35 450

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 308	0.35 374	1.70 507	0.49 182	0.56 433	0.63 219	0.38 178	2.41 552	0.65 151	0.77 185	1.07 261	1.82 496	0.95 391	0.93 186	0.43 213	0.20 240	0.13 136	0.21 229	0.25 391	0.28 382	0.26 376

RSM++	0.38 81	0.24 99	0.51 106	0.47 139	0.26 73	0.50 127	0.41 217	0.79 105	0.45 73	0.37 53	0.45 63	0.60 170	0.35 82	1.02 213	0.30 69	0.15 59	0.13 136	0.17 101	0.14 114	0.18 144	0.13 55

trnet	0.39 85	0.21 45	0.37 5	0.36 6	0.20 4	0.53 157	0.29 83	0.78 100	1.12 325	0.59 153	0.71 150	0.53 142	0.42 117	0.54 53	0.34 123	0.18 164	0.13 136	0.15 42	0.10 2	0.14 36	0.13 55

testlalala	0.45 131	0.28 202	0.59 164	0.42 76	0.39 315	0.71 275	0.39 193	1.08 237	0.45 73	1.24 370	0.80 179	0.61 174	0.36 92	0.54 53	0.33 106	0.20 240	0.13 136	0.18 136	0.12 59	0.15 60	0.15 117

AEACV	0.37 76	0.24 99	0.52 115	0.47 139	0.51 405	0.37 40	0.38 178	0.65 61	0.53 110	0.42 81	0.56 110	0.46 100	0.60 232	0.53 49	0.30 69	0.16 81	0.13 136	0.18 136	0.15 132	0.17 113	0.14 84

Any-RAFT	0.53 175	0.24 99	0.47 80	0.47 139	0.27 102	1.00 396	0.25 49	1.58 372	1.05 289	0.85 211	0.99 222	1.06 337	0.47 154	0.70 109	0.32 92	0.18 164	0.13 136	0.16 74	0.13 86	0.16 81	0.16 147

RAFT-Test	0.54 190	0.25 127	0.64 188	0.47 139	0.30 167	0.97 388	0.27 70	1.24 290	0.81 197	0.96 235	1.12 288	1.28 401	0.48 165	0.71 113	0.36 143	0.17 124	0.13 136	0.17 101	0.14 114	0.16 81	0.16 147

HH	0.63 253	0.30 258	0.77 297	0.50 194	0.32 214	0.49 112	0.46 277	1.65 389	0.64 136	0.69 168	1.09 271	1.63 469	0.85 341	1.90 400	0.37 155	0.18 164	0.13 136	0.19 159	0.17 195	0.19 185	0.16 147

HanStereo	0.63 253	0.30 258	0.77 297	0.50 194	0.32 214	0.49 112	0.46 277	1.65 389	0.64 136	0.69 168	1.09 271	1.63 469	0.85 341	1.90 400	0.37 155	0.18 164	0.13 136	0.19 159	0.17 195	0.19 185	0.16 147

anonymousdsp2	0.53 175	0.27 180	0.74 276	0.48 166	0.29 144	0.76 297	0.47 284	1.61 380	0.82 202	0.77 185	0.77 166	0.75 214	0.47 154	1.03 214	0.40 181	0.18 164	0.13 136	0.18 136	0.13 86	0.19 185	0.18 198

CES	0.48 152	0.20 15	0.37 5	0.39 42	1.39 564	0.55 173	0.35 136	0.98 184	0.66 153	0.44 91	0.66 132	0.35 66	0.27 27	0.56 61	0.33 106	0.15 59	0.13 136	0.15 42	0.10 2	0.19 185	1.46 568

ProNet	0.43 112	0.28 202	0.58 157	0.43 83	0.30 167	0.56 179	0.52 325	1.00 190	0.58 119	0.44 91	0.49 86	0.43 85	0.43 125	1.28 279	0.36 143	0.15 59	0.13 136	0.19 159	0.16 174	0.17 113	0.16 147

DCANet-4	0.54 190	0.26 150	1.07 421	0.42 76	0.24 45	0.48 100	0.36 152	0.99 186	1.30 434	1.10 283	1.02 240	0.56 155	0.75 288	0.73 120	0.52 281	0.16 81	0.13 136	0.17 101	0.13 86	0.15 60	0.19 238

fff	0.53 175	0.24 99	0.70 230	0.43 83	0.24 45	0.48 100	0.36 152	1.07 231	1.25 408	1.10 283	1.02 240	0.57 157	1.06 436	0.73 120	0.52 281	0.16 81	0.13 136	0.17 101	0.13 86	0.15 60	0.19 238

ADStereo(finetuned)	0.57 221	0.24 99	1.06 416	0.43 83	0.24 45	0.49 112	0.35 136	1.05 216	1.30 434	1.12 291	1.03 250	0.58 162	1.20 467	0.84 156	0.51 274	0.16 81	0.13 136	0.17 101	0.13 86	0.18 144	0.19 238

RAFT+CT+SA	0.58 227	0.29 237	0.60 169	0.66 427	0.37 286	0.42 62	0.55 357	1.27 294	1.03 280	0.70 170	1.22 330	0.60 170	0.70 274	1.64 361	0.41 192	0.18 164	0.13 136	0.22 258	0.22 340	0.21 261	0.18 198

test_5	0.65 273	0.30 258	0.75 280	0.67 439	0.50 394	0.92 369	0.52 325	1.39 318	1.12 325	0.76 180	1.11 281	1.00 319	0.90 366	1.53 342	0.45 229	0.18 164	0.13 136	0.23 296	0.22 340	0.21 261	0.19 238

test_4	0.53 175	0.22 68	0.56 141	0.54 278	0.32 214	0.64 222	0.39 193	0.80 113	0.62 129	0.92 225	1.87 500	0.68 197	0.42 117	1.16 250	0.37 155	0.15 59	0.13 136	0.20 194	0.22 340	0.20 219	0.15 117

iRaft-Stereo_20w	0.65 273	0.31 291	1.00 392	0.47 139	0.34 254	0.73 282	0.30 93	2.96 565	0.70 163	1.15 315	1.14 297	0.76 218	0.65 261	1.11 238	0.38 166	0.17 124	0.13 136	0.18 136	0.16 174	0.19 185	0.18 198

LCNet	0.72 308	0.28 202	0.52 115	0.55 302	0.31 195	0.69 263	0.54 339	1.00 190	0.88 217	1.19 343	1.34 381	0.97 310	1.34 489	2.56 459	0.45 229	0.18 164	0.13 136	0.21 229	0.25 391	0.27 363	0.73 544

HHNet	0.62 246	0.26 150	0.63 181	0.43 83	0.45 365	0.50 127	0.58 380	1.07 231	1.01 273	1.25 376	2.23 524	0.70 206	0.61 241	1.07 227	0.47 250	0.20 240	0.13 136	0.23 296	0.19 235	0.19 185	0.30 418

AAGNet	1.83 532	0.28 202	0.72 248	0.61 376	0.32 214	0.67 251	0.51 314	0.96 179	0.98 258	1.47 460	1.20 326	1.00 319	1.18 461	2.83 469	22.77 605	0.22 300	0.13 136	0.22 258	0.19 235	0.23 310	0.15 117

STrans-v2	1.04 449	0.28 202	0.96 381	0.49 182	0.32 214	0.68 258	0.79 448	2.47 556	1.12 325	1.12 291	1.46 421	1.40 423	1.46 501	6.70 559	0.43 213	0.18 164	0.13 136	0.20 194	0.18 213	0.18 144	0.18 198

KYRaft	0.75 339	0.28 202	0.62 178	0.56 315	0.29 144	0.67 251	0.86 468	0.94 167	0.84 207	1.62 495	2.21 523	1.16 369	1.02 425	1.57 349	0.40 181	0.20 240	0.13 136	0.22 258	0.28 440	0.20 219	1.02 557

SST-Stereo	0.83 379	0.28 202	0.72 248	0.59 350	0.31 195	0.72 278	0.26 62	1.09 239	0.86 209	1.47 460	1.10 275	1.00 319	0.87 354	5.73 540	0.45 229	0.22 300	0.13 136	0.23 296	0.19 235	0.23 310	0.18 198

RAFT_R40	0.83 379	0.28 202	0.73 260	0.59 350	0.31 195	0.69 263	0.44 253	1.10 242	0.95 241	1.47 460	1.10 275	1.00 319	0.85 341	5.53 534	0.46 243	0.22 300	0.13 136	0.23 296	0.20 267	0.23 310	0.18 198

RAFT-RH_RVC	1.03 446	0.24 99	0.67 207	0.49 182	0.28 127	0.81 333	0.33 116	0.83 127	1.08 304	2.05 533	4.65 569	1.04 335	0.57 219	5.98 547	0.50 269	0.18 164	0.13 136	0.26 374	0.20 267	0.16 81	0.17 173

RAFT-345	0.84 384	0.25 127	0.66 202	0.50 194	0.27 102	0.54 165	0.42 221	0.83 127	1.11 321	1.32 413	2.34 529	0.86 260	0.54 198	5.72 539	0.47 250	0.18 164	0.13 136	0.22 258	0.17 195	0.17 113	0.16 147

Prome-Stereo	0.75 339	0.27 180	0.53 121	0.55 302	0.32 214	0.59 192	0.97 494	0.89 143	0.88 217	1.45 457	2.46 536	0.91 280	1.41 494	1.58 351	0.44 216	0.18 164	0.13 136	0.19 159	0.17 195	0.20 219	0.92 553

DCANet	0.54 190	0.24 99	0.70 230	0.43 83	0.24 45	0.49 112	0.36 152	1.05 216	1.30 434	1.12 291	1.03 250	0.58 162	0.92 372	0.81 148	0.52 281	0.16 81	0.13 136	0.17 101	0.13 86	0.18 144	0.19 238

csc	0.53 175	0.24 99	0.70 230	0.43 83	0.24 45	0.48 100	0.36 152	1.07 231	1.25 408	1.10 283	1.02 240	0.57 157	1.06 436	0.73 120	0.52 281	0.16 81	0.13 136	0.17 101	0.13 86	0.15 60	0.19 238

cscssc	0.53 175	0.24 99	0.70 230	0.43 83	0.24 45	0.48 100	0.36 152	1.07 231	1.25 408	1.10 283	1.02 240	0.57 157	1.06 436	0.73 120	0.52 281	0.16 81	0.13 136	0.17 101	0.13 86	0.15 60	0.19 238

111	0.60 236	0.23 81	0.70 230	0.43 83	0.24 45	0.72 278	0.42 221	1.18 265	1.41 486	0.80 193	1.38 395	1.10 355	0.79 311	0.96 192	0.58 306	0.18 164	0.13 136	0.17 101	0.15 132	0.17 113	0.19 238

EAI-Stereo	0.65 273	0.28 202	0.69 224	0.53 263	0.27 102	0.60 200	0.40 201	2.28 541	0.64 136	0.71 172	3.18 551	0.57 157	0.43 125	1.06 223	0.41 192	0.18 164	0.13 136	0.17 101	0.17 195	0.17 113	0.17 173

Gwc-CoAtRS	0.52 165	0.24 99	0.68 211	0.48 166	0.29 144	0.64 222	0.25 49	1.16 258	1.08 304	1.01 253	1.00 226	1.12 360	0.56 210	0.69 105	0.37 155	0.16 81	0.13 136	0.17 101	0.15 132	0.15 60	0.15 117

CREStereo	0.39 85	0.21 45	0.38 8	0.34 1	0.22 20	0.53 157	0.29 83	0.77 96	1.11 321	0.58 145	0.71 150	0.51 130	0.41 113	0.54 53	0.34 123	0.18 164	0.13 136	0.15 42	0.10 2	0.14 36	0.14 84
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.46 138	0.21 45	0.38 8	0.37 13	0.23 26	0.71 275	0.27 70	0.74 89	1.04 285	0.64 161	0.70 147	0.55 147	0.47 154	0.86 165	0.35 133	1.00 556	0.13 136	0.15 42	0.10 2	0.15 60	0.13 55

z-ln-s-r	1.02 443	0.55 472	2.09 529	0.52 245	0.55 430	0.78 310	0.87 470	1.47 337	1.34 449	1.12 291	1.62 463	1.37 421	1.06 436	2.62 463	3.32 550	0.19 205	0.14 188	0.21 229	0.17 195	0.27 363	0.21 288

DilatedVolume-Stereo	0.43 112	0.21 45	0.55 137	0.43 83	0.32 214	0.72 278	0.29 83	0.80 113	0.51 99	0.77 185	0.73 156	0.48 112	0.40 110	1.13 243	0.39 174	0.15 59	0.14 188	0.15 42	0.14 114	0.16 81	0.14 84

G2L-ROB	0.73 326	0.25 127	0.76 290	0.54 278	0.39 315	0.95 378	0.66 411	1.66 394	1.09 312	1.24 370	1.02 240	1.64 472	0.71 279	1.63 359	1.02 428	0.20 240	0.14 188	0.17 101	0.15 132	0.20 219	0.22 306

G2L-Stereo_test	0.73 326	0.27 180	0.74 276	0.49 182	0.40 326	0.90 358	0.81 457	1.53 360	1.14 340	1.28 385	1.27 350	1.52 450	0.72 282	1.62 357	0.94 412	0.19 205	0.14 188	0.16 74	0.15 132	0.18 144	0.19 238

UGAM-zero	1.00 434	0.30 258	0.93 367	0.47 139	0.30 167	0.57 184	0.25 49	2.25 538	0.63 132	1.01 253	1.10 275	2.73 548	1.85 535	6.26 548	0.40 181	0.17 124	0.14 188	0.19 159	0.15 132	0.16 81	0.17 173

GCAP-BAT	0.49 158	0.31 291	0.64 188	0.41 68	0.46 377	0.70 270	0.35 136	0.77 96	0.64 136	0.86 213	1.00 226	0.77 221	0.37 97	1.18 256	0.36 143	0.18 164	0.14 188	0.18 136	0.13 86	0.17 113	0.15 117

MyStereo8	0.65 273	0.29 237	1.00 392	0.58 337	0.49 387	0.91 362	0.35 136	1.18 265	1.31 438	1.16 325	1.27 350	0.90 277	0.64 255	0.72 116	0.95 416	0.18 164	0.14 188	0.20 194	0.18 213	0.22 285	0.26 376

IGEVStereo-DCA	0.46 138	0.28 202	0.56 141	0.43 83	0.33 236	0.49 112	0.42 221	0.87 134	0.50 90	0.47 107	0.48 77	0.48 112	0.46 145	2.03 414	0.30 69	0.19 205	0.14 188	0.19 159	0.15 132	0.16 81	0.18 198

rrr	0.46 138	0.28 202	0.73 260	0.43 83	0.33 236	0.49 112	0.38 178	0.76 93	0.50 90	0.47 107	0.48 77	0.48 112	0.46 145	2.03 414	0.30 69	0.19 205	0.14 188	0.19 159	0.15 132	0.16 81	0.16 147

testlalala_base	0.77 347	0.40 409	0.70 230	0.65 420	0.50 394	0.79 316	0.28 77	1.50 345	0.51 99	0.73 178	0.90 196	0.69 202	0.54 198	0.66 100	0.40 181	2.82 578	0.14 188	0.17 101	0.12 59	2.68 573	0.19 238

GCAP-Stereo	0.40 94	0.28 202	0.68 211	0.47 139	0.25 62	0.53 157	0.32 109	0.82 123	0.58 119	0.65 163	0.69 143	0.58 162	0.42 117	0.47 32	0.29 56	0.17 124	0.14 188	0.17 101	0.13 86	0.17 113	0.14 84

LoS	0.40 94	0.21 45	0.44 46	0.37 13	0.22 20	0.50 127	0.40 201	1.00 190	0.94 239	0.48 115	0.66 132	0.48 112	0.40 110	0.60 81	0.37 155	0.18 164	0.14 188	0.16 74	0.11 9	0.14 36	0.14 84
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
knoymous	0.51 164	0.29 237	0.47 80	0.43 83	0.30 167	0.55 173	0.55 357	1.02 197	0.77 186	0.98 242	0.85 186	0.94 294	0.56 210	0.85 161	0.45 229	0.20 240	0.14 188	0.26 374	0.14 114	0.23 310	0.23 326

riskmin	0.56 214	0.27 180	0.60 169	0.43 83	0.31 195	0.83 340	0.42 221	1.14 254	1.04 285	0.73 178	0.75 162	1.11 359	1.01 420	0.81 148	0.51 274	0.20 240	0.14 188	0.24 316	0.15 132	0.24 325	0.25 352

Selective-RAFT	0.52 165	0.28 202	0.79 308	0.55 302	0.27 102	0.91 362	0.33 116	0.80 113	0.88 217	0.58 145	0.63 127	0.81 235	0.77 300	1.29 283	0.48 255	0.19 205	0.14 188	0.17 101	0.15 132	0.19 185	0.17 173

DisPM	0.66 280	0.28 202	0.72 248	0.61 376	0.35 259	0.62 215	0.45 270	1.02 197	0.99 265	1.56 483	1.10 275	0.80 231	0.59 229	2.37 446	0.41 192	0.23 327	0.14 188	0.23 296	0.21 311	0.20 219	0.25 352

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 429	0.40 409	1.82 518	0.66 427	0.62 465	2.05 529	0.78 445	1.91 469	1.29 428	1.54 479	1.42 404	1.51 448	1.23 472	1.99 410	1.33 470	0.23 327	0.14 188	0.20 194	0.15 132	0.27 363	0.26 376

raft_robust	0.68 293	0.30 258	0.64 188	0.52 245	0.26 73	0.54 165	0.35 136	1.33 301	1.24 405	1.16 325	1.07 261	0.60 170	0.54 198	3.58 495	0.37 155	0.18 164	0.14 188	0.20 194	0.22 340	0.20 219	0.16 147

Sa-1000	0.72 308	0.29 237	0.76 290	0.59 350	0.30 167	0.73 282	0.37 171	1.62 384	1.33 446	1.28 385	2.04 515	0.86 260	0.75 288	1.84 393	0.38 166	0.19 205	0.14 188	0.25 355	0.23 363	0.20 219	0.16 147

iRaft-Stereo_5w	0.85 388	0.29 237	0.91 361	0.53 263	0.43 350	0.49 112	0.68 419	0.99 186	0.87 213	0.79 191	1.34 381	1.46 437	0.91 369	5.11 521	1.11 444	0.17 124	0.14 188	0.22 258	0.18 213	0.20 219	0.20 271

IPLG	0.69 295	0.27 180	0.97 383	0.51 224	0.43 350	0.79 316	0.33 116	1.21 276	1.06 293	1.30 399	1.10 275	0.52 137	0.55 205	3.16 483	0.63 326	0.16 81	0.14 188	0.19 159	0.16 174	0.18 144	0.17 173

MIPNet	0.56 214	0.28 202	0.94 371	0.49 182	0.33 236	0.66 247	0.38 178	1.35 309	1.08 304	1.06 265	0.92 200	0.60 170	0.79 311	0.73 120	0.52 281	0.17 124	0.14 188	0.19 159	0.16 174	0.18 144	0.17 173

GMOStereo	0.53 175	0.26 150	0.65 195	0.50 194	0.29 144	0.52 148	0.43 240	0.89 143	0.96 246	1.41 447	1.14 297	0.85 256	0.56 210	0.59 69	0.38 166	0.16 81	0.14 188	0.24 316	0.21 311	0.20 219	0.15 117

error version	0.53 175	0.26 150	0.65 195	0.50 194	0.29 144	0.52 148	0.43 240	0.89 143	0.96 246	1.41 447	1.14 297	0.85 256	0.56 210	0.59 69	0.38 166	0.16 81	0.14 188	0.24 316	0.21 311	0.20 219	0.15 117

test-v	0.53 175	0.26 150	0.65 195	0.50 194	0.29 144	0.52 148	0.43 240	0.89 143	0.96 246	1.41 447	1.14 297	0.85 256	0.56 210	0.59 69	0.38 166	0.16 81	0.14 188	0.24 316	0.21 311	0.20 219	0.15 117

Patchmatch Stereo++	0.55 205	0.30 258	0.73 260	0.50 194	0.27 102	0.65 238	0.29 83	1.05 216	0.64 136	1.12 291	0.96 210	0.83 247	0.60 232	1.37 303	0.45 229	0.22 300	0.14 188	0.24 316	0.20 267	0.26 349	0.18 198
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
OMP-Stereo	0.94 413	0.33 329	0.72 248	0.90 535	0.31 195	0.49 112	0.36 152	1.16 258	1.06 293	1.58 489	1.12 288	1.46 437	0.69 269	6.94 562	0.49 263	0.19 205	0.14 188	0.24 316	0.18 213	0.20 219	0.14 84

IIG-Stereo	0.96 417	0.31 291	0.72 248	0.88 531	0.33 236	0.61 206	0.26 62	1.19 273	1.03 280	1.69 503	1.37 390	1.46 437	0.75 288	6.96 563	0.51 274	0.19 205	0.14 188	0.23 296	0.18 213	0.20 219	0.14 84

NF-Stereo	0.80 362	0.30 258	0.75 280	0.60 362	0.31 195	0.64 222	0.44 253	1.21 276	0.90 224	1.29 391	1.02 240	0.82 240	0.57 219	5.40 532	0.48 255	0.23 327	0.14 188	0.24 316	0.20 267	0.20 219	0.30 418

OCTAStereo	0.80 362	0.30 258	0.75 280	0.60 362	0.31 195	0.64 222	0.44 253	1.21 276	0.90 224	1.29 391	1.01 232	0.82 240	0.57 219	5.35 526	0.48 255	0.24 342	0.14 188	0.24 316	0.20 267	0.20 219	0.30 418

NRIStereo	0.60 236	0.29 237	0.69 224	0.53 263	0.28 127	0.63 219	0.33 116	1.08 237	0.87 213	1.14 309	0.87 190	0.91 280	0.59 229	2.24 435	0.49 263	0.20 240	0.14 188	0.21 229	0.19 235	0.21 261	0.17 173

PSM-adaLoss	0.54 190	0.30 258	0.73 260	0.50 194	0.27 102	0.65 238	0.41 217	1.04 208	0.64 136	1.12 291	0.96 210	0.82 240	0.61 241	1.06 223	0.45 229	0.22 300	0.14 188	0.24 316	0.20 267	0.26 349	0.18 198

PSM-AAD	0.79 359	0.27 180	0.53 121	0.55 302	0.28 127	0.77 305	1.24 527	0.99 186	0.91 229	1.66 500	1.57 451	0.81 235	2.19 553	1.65 362	0.44 216	0.19 205	0.14 188	0.38 492	0.32 476	0.21 261	0.70 541

ROB_FTStereo_v2	0.54 190	0.30 258	0.73 260	0.50 194	0.27 102	0.64 222	0.42 221	1.05 216	0.64 136	1.12 291	0.96 210	0.83 247	0.60 232	1.12 241	0.46 243	0.22 300	0.14 188	0.24 316	0.20 267	0.26 349	0.18 198

ROB_FTStereo	0.54 190	0.30 258	0.73 260	0.50 194	0.27 102	0.64 222	0.25 49	1.05 216	0.64 136	1.12 291	0.95 207	0.82 240	0.61 241	1.15 246	0.45 229	0.22 300	0.14 188	0.24 316	0.20 267	0.26 349	0.18 198

HUI-Stereo	0.52 165	0.30 258	0.73 260	0.50 194	0.27 102	0.65 238	0.30 93	1.04 208	0.64 136	1.12 291	0.96 210	0.83 247	0.60 232	0.79 139	0.45 229	0.22 300	0.14 188	0.24 316	0.20 267	0.26 349	0.18 198

THIR-Stereo	1.02 443	0.27 180	0.69 224	0.49 182	0.28 127	0.95 378	1.34 535	1.03 202	0.97 253	1.34 425	1.90 503	1.17 370	1.58 512	6.44 552	0.78 373	0.19 205	0.14 188	0.21 229	0.22 340	0.19 185	0.20 271

DRaft	0.80 362	0.24 99	0.70 230	0.45 120	0.30 167	0.97 388	0.53 333	1.05 216	0.97 253	1.78 510	2.02 514	0.80 231	1.74 526	2.73 467	0.72 353	0.17 124	0.14 188	0.20 194	0.20 267	0.18 144	0.21 288

GrayStereo	0.82 373	0.26 150	0.58 157	0.63 397	0.37 286	0.76 297	1.86 560	1.11 248	0.87 213	1.99 529	1.89 502	1.08 343	1.82 534	1.39 312	0.48 255	0.19 205	0.14 188	0.19 159	0.21 311	0.18 144	0.39 470

RE-Stereo	0.80 362	0.30 258	0.75 280	0.60 362	0.31 195	0.64 222	0.44 253	1.21 276	0.90 224	1.29 391	1.01 232	0.81 235	0.57 219	5.37 529	0.48 255	0.24 342	0.14 188	0.24 316	0.20 267	0.20 219	0.30 418

Pruner-Stereo	0.62 246	0.29 237	0.70 230	0.61 376	0.31 195	0.63 219	0.43 240	1.17 260	0.99 265	1.53 473	1.08 266	0.95 302	0.55 205	1.35 297	0.51 274	0.23 327	0.14 188	0.24 316	0.21 311	0.21 261	0.23 326

TVStereo	0.80 362	0.30 258	0.75 280	0.60 362	0.31 195	0.64 222	0.44 253	1.21 276	0.90 224	1.29 391	1.01 232	0.81 235	0.57 219	5.37 529	0.48 255	0.24 342	0.14 188	0.24 316	0.20 267	0.20 219	0.30 418

DeepStereo_RVC	0.55 205	0.29 237	0.72 248	0.51 224	0.30 167	0.59 192	0.33 116	1.03 202	0.70 163	1.16 325	0.93 203	0.83 247	0.94 386	0.96 192	0.54 294	0.21 274	0.14 188	0.21 229	0.19 235	0.24 325	0.24 340

iGMRVC	0.56 214	0.30 258	0.73 260	0.50 194	0.27 102	0.65 238	0.38 178	1.05 216	0.64 136	1.12 291	0.96 210	0.83 247	0.60 232	1.52 338	0.46 243	0.22 300	0.14 188	0.24 316	0.20 267	0.26 349	0.18 198

iRAFT	0.55 205	0.30 258	0.73 260	0.50 194	0.27 102	0.65 238	0.29 83	1.05 216	0.64 136	1.12 291	0.96 210	0.83 247	0.60 232	1.37 303	0.45 229	0.22 300	0.14 188	0.24 316	0.20 267	0.26 349	0.18 198

CRE-IMP	0.55 205	0.30 258	0.74 276	0.52 245	0.29 144	0.79 316	0.25 49	1.04 208	0.72 169	1.09 275	0.95 207	0.81 235	0.57 219	1.10 235	0.50 269	0.21 274	0.14 188	0.23 296	0.19 235	0.28 382	0.22 306

test-2	0.53 175	0.26 150	0.65 195	0.50 194	0.29 144	0.52 148	0.43 240	0.89 143	0.96 246	1.41 447	1.14 297	0.85 256	0.56 210	0.59 69	0.38 166	0.16 81	0.14 188	0.24 316	0.21 311	0.20 219	0.15 117

test-1	0.52 165	0.26 150	1.04 411	0.56 315	0.32 214	0.61 206	0.38 178	1.10 242	0.91 229	0.78 188	1.01 232	0.77 221	0.52 188	0.60 81	0.42 203	0.17 124	0.14 188	0.20 194	0.17 195	0.20 219	0.23 326

RAFT-IKP	0.54 190	0.30 258	0.73 260	0.50 194	0.27 102	0.59 192	0.36 152	1.04 208	0.64 136	1.12 291	0.96 210	0.83 247	0.61 241	1.22 263	0.45 229	0.22 300	0.14 188	0.24 316	0.20 267	0.26 349	0.18 198

rafts_anoy	0.52 165	0.29 237	0.59 164	0.59 350	0.50 394	0.53 157	0.40 201	1.11 248	1.03 280	0.84 206	0.83 182	0.68 197	0.54 198	0.72 116	0.51 274	0.19 205	0.14 188	0.24 316	0.26 408	0.21 261	0.18 198

raft+_RVC	0.53 175	0.26 150	0.54 127	0.60 362	0.47 382	0.54 165	0.54 339	1.27 294	0.99 265	0.76 180	1.03 250	0.70 206	0.56 210	0.93 186	0.47 250	0.18 164	0.14 188	0.19 159	0.18 213	0.18 144	0.15 117

XX-Stereo	0.63 253	0.26 150	1.90 522	0.81 504	0.67 478	0.43 72	0.23 38	1.03 202	0.58 119	0.65 163	1.56 447	1.41 425	0.39 106	1.28 279	0.35 133	0.20 240	0.14 188	0.20 194	0.19 235	0.18 144	0.14 84

test_xeample3	0.42 106	0.28 202	0.69 224	0.43 83	0.33 236	0.56 179	0.38 178	0.79 105	0.45 73	0.53 137	0.46 68	0.44 87	0.44 133	1.38 307	0.31 87	0.18 164	0.14 188	0.19 159	0.15 132	0.17 113	0.16 147

ARAFT	0.77 347	0.36 384	1.49 496	0.51 224	0.31 195	0.90 358	0.82 459	1.90 465	1.06 293	1.62 495	1.24 336	1.02 328	0.64 255	1.84 393	0.50 269	0.18 164	0.14 188	0.28 406	0.27 419	0.17 113	0.16 147

BEATNet_4x	0.73 326	0.49 448	1.17 445	0.53 263	0.26 73	1.03 402	0.55 357	1.82 442	1.06 293	1.21 351	1.22 330	0.96 308	0.91 369	1.01 210	1.06 432	0.21 274	0.14 188	0.24 316	0.19 235	0.37 449	0.21 288

iResNet	0.75 339	0.40 409	1.36 473	0.67 439	0.29 144	0.92 369	0.59 388	1.52 354	1.25 408	1.28 385	1.48 427	0.94 294	0.76 296	1.62 357	0.78 373	0.18 164	0.14 188	0.18 136	0.15 132	0.22 285	0.23 326

iResNet_ROB	0.77 347	0.30 258	0.99 387	0.57 331	0.36 270	0.83 340	0.36 152	2.33 544	1.58 509	1.27 383	1.30 360	1.25 390	0.84 338	1.65 362	0.79 379	0.20 240	0.14 188	0.17 101	0.12 59	0.18 144	0.27 386

DN-CSS_ROB	0.64 265	0.32 307	1.05 412	0.55 302	0.40 326	0.54 165	0.45 270	1.21 276	0.93 236	1.03 261	1.47 422	0.69 202	0.63 251	1.76 386	0.49 263	0.18 164	0.14 188	0.25 355	0.22 340	0.22 285	0.20 271

MultiAttention	4.51 579	0.33 329	0.82 317	0.73 480	0.45 365	30.98 609	4.50 593	2.18 530	1.40 481	1.61 491	2.41 533	2.43 538	0.70 274	38.42 611	1.36 476	0.22 300	0.15 246	0.29 417	0.30 461	0.47 497	0.43 487

water-stereo	0.39 85	0.20 15	0.48 86	0.44 106	0.27 102	0.50 127	0.26 62	0.92 153	0.51 99	0.53 137	0.78 168	0.55 147	0.49 173	0.42 20	0.42 203	0.16 81	0.15 246	0.17 101	0.15 132	0.16 81	0.15 117

depthmonostereo	0.41 102	0.23 81	0.53 121	0.47 139	0.23 26	0.61 206	0.35 136	1.00 190	0.76 182	0.48 115	0.65 131	0.47 107	0.49 173	0.67 103	0.37 155	0.16 81	0.15 246	0.16 74	0.14 114	0.16 81	0.15 117

xyz-stereo-finetune2	0.58 227	0.27 180	0.57 151	0.40 55	0.24 45	1.09 414	0.32 109	0.79 105	0.53 110	0.65 163	1.07 261	0.58 162	0.80 317	2.47 456	0.80 383	0.16 81	0.15 246	0.21 229	0.17 195	0.16 81	0.17 173

xyz-stereo-finetune	0.48 152	0.25 127	0.54 127	0.42 76	0.23 26	0.80 324	0.42 221	0.80 113	0.80 194	0.61 156	0.62 124	0.54 144	0.43 125	1.70 374	0.58 306	0.15 59	0.15 246	0.19 159	0.15 132	0.16 81	0.15 117

RAStereo	0.34 61	0.21 45	0.66 202	0.47 139	0.27 102	0.26 8	0.29 83	0.69 74	0.63 132	0.32 24	0.42 44	0.45 95	0.31 53	0.45 25	0.34 123	0.17 124	0.15 246	0.19 159	0.15 132	0.18 144	0.13 55

gcap-zeroshot	0.53 175	0.28 202	0.89 354	0.49 182	0.28 127	0.76 297	0.37 171	1.34 306	0.73 173	0.89 216	0.67 136	1.35 416	0.51 183	0.79 139	0.33 106	0.18 164	0.15 246	0.18 136	0.15 132	0.17 113	0.16 147

test_for_model	1.30 487	3.71 596	0.58 157	3.22 586	2.84 586	0.59 192	0.33 116	1.40 320	0.83 203	1.42 453	0.61 121	0.52 137	0.37 97	0.51 41	0.33 106	2.46 574	0.15 246	0.16 74	0.11 9	4.39 596	1.50 569

testlalala2	0.58 227	0.27 180	0.68 211	1.72 566	1.27 562	0.68 258	0.42 221	0.93 160	0.70 163	0.90 218	0.93 203	0.76 218	0.34 74	0.52 45	0.40 181	0.18 164	0.15 246	0.17 101	0.13 86	0.17 113	0.17 173

AE-Stereo	0.49 158	0.27 180	0.67 207	0.60 362	0.39 315	0.67 251	0.46 277	1.18 265	1.09 312	0.47 107	0.75 162	0.69 202	0.47 154	0.59 69	0.40 181	0.16 81	0.15 246	0.21 229	0.20 267	0.19 185	0.15 117

plain	0.46 138	0.27 180	1.01 396	0.50 194	0.40 326	0.35 33	0.37 171	0.87 134	0.56 116	0.43 87	0.76 164	0.42 82	0.40 110	1.13 243	0.45 229	0.21 274	0.15 246	0.24 316	0.19 235	0.24 325	0.16 147

UniTT-Stereo	0.36 70	0.23 81	0.59 164	0.48 166	0.36 270	0.40 50	0.32 109	0.53 23	0.49 86	0.54 140	0.55 107	0.36 68	0.31 53	0.58 68	0.51 274	0.20 240	0.15 246	0.17 101	0.15 132	0.19 185	0.15 117

TestStereo1	0.63 253	0.28 202	0.75 280	0.76 491	0.31 195	0.48 100	0.43 240	1.30 299	1.21 390	0.97 238	1.31 366	0.64 185	0.77 300	1.75 381	0.42 203	0.20 240	0.15 246	0.22 258	0.18 213	0.21 261	0.17 173

RAFT_CTSACE	0.63 253	0.26 150	0.88 348	0.55 302	0.51 405	0.71 275	0.44 253	0.80 113	0.97 253	0.97 238	1.84 495	1.18 373	0.68 266	1.47 331	0.36 143	0.16 81	0.15 246	0.21 229	0.20 267	0.20 219	0.14 84

SA-5K	0.63 253	0.28 202	0.75 280	0.76 491	0.31 195	0.48 100	0.43 240	1.30 299	1.21 390	0.97 238	1.31 366	0.64 185	0.77 300	1.75 381	0.42 203	0.20 240	0.15 246	0.22 258	0.18 213	0.21 261	0.17 173

SA	0.66 280	0.30 258	0.82 317	0.61 376	0.30 167	0.58 187	0.38 178	1.44 331	1.30 434	0.96 235	1.36 388	0.66 192	0.95 391	1.85 396	0.42 203	0.19 205	0.15 246	0.25 355	0.23 363	0.21 261	0.17 173

CIPLG	0.62 246	0.33 329	0.96 381	0.58 337	0.50 394	0.75 291	0.48 295	1.05 216	0.96 246	1.40 445	1.57 451	0.64 185	0.48 165	0.89 175	0.70 345	0.23 327	0.15 246	0.19 159	0.16 174	0.19 185	0.21 288

IPLGR_C	0.62 246	0.33 329	0.99 387	0.58 337	0.49 387	0.76 297	0.48 295	1.10 242	0.96 246	1.40 445	1.56 447	0.62 179	0.48 165	0.80 142	0.71 350	0.23 327	0.15 246	0.19 159	0.16 174	0.19 185	0.21 288

IPLGR	0.58 227	0.27 180	1.14 441	0.48 166	0.28 127	0.65 238	0.33 116	1.22 284	1.13 337	1.18 339	1.05 255	0.69 202	0.66 264	0.96 192	0.52 281	0.17 124	0.15 246	0.20 194	0.17 195	0.20 219	0.18 198

ACRE	0.61 242	0.33 329	1.01 396	0.58 337	0.49 387	0.75 291	0.47 284	1.06 229	0.95 241	1.37 433	1.55 443	0.62 179	0.46 145	0.83 153	0.70 345	0.23 327	0.15 246	0.19 159	0.16 174	0.18 144	0.21 288

CrosDoStereo	1.58 513	0.24 99	0.72 248	0.48 166	0.29 144	0.67 251	12.49 598	1.10 242	0.98 258	1.34 425	1.75 485	1.00 319	1.89 537	6.65 555	0.81 385	0.19 205	0.15 246	0.20 194	0.22 340	0.18 144	0.19 238

TRStereo	0.60 236	0.60 494	0.97 383	0.74 484	0.67 478	0.46 89	0.38 178	1.85 451	0.89 220	0.79 191	0.80 179	0.88 268	0.39 106	1.10 235	0.41 192	0.23 327	0.15 246	0.23 296	0.24 376	0.17 113	0.15 117

PSM-softLoss	0.78 355	0.31 291	0.77 297	0.58 337	0.32 214	0.56 179	0.40 201	1.18 265	0.70 163	1.24 370	1.07 261	0.83 247	0.52 188	5.36 527	0.53 288	0.24 342	0.15 246	0.25 355	0.22 340	0.20 219	0.25 352

KMStereo	0.78 355	0.31 291	0.77 297	0.58 337	0.32 214	0.56 179	0.40 201	1.18 265	0.70 163	1.24 370	1.07 261	0.83 247	0.52 188	5.36 527	0.53 288	0.24 342	0.15 246	0.25 355	0.22 340	0.20 219	0.25 352

DeepStereo_LL	1.58 513	0.24 99	0.72 248	0.48 166	0.29 144	0.67 251	12.49 598	1.10 242	0.98 258	1.34 425	1.75 485	1.00 319	1.89 537	6.65 555	0.81 385	0.19 205	0.15 246	0.20 194	0.22 340	0.18 144	0.19 238

DEmStereo	0.97 423	0.23 81	0.79 308	0.47 139	0.32 214	1.04 404	0.56 365	0.93 160	0.89 220	1.39 444	2.14 521	1.02 328	2.07 548	5.64 538	0.77 371	0.17 124	0.15 246	0.20 194	0.20 267	0.18 144	0.20 271

AnonymousM	0.59 233	1.11 549	0.41 25	0.44 106	0.32 214	0.43 72	0.47 284	1.05 216	0.64 136	0.98 242	0.63 127	0.67 195	0.43 125	0.59 69	0.41 192	0.20 240	0.15 246	1.84 571	0.84 561	0.14 36	0.13 55

CroCo-Stereo	0.40 94	0.31 291	0.73 260	0.58 337	0.27 102	0.26 8	0.33 116	0.95 172	0.81 197	0.42 81	0.47 70	0.65 188	0.47 154	0.39 10	0.34 123	0.18 164	0.15 246	0.16 74	0.14 114	0.19 185	0.16 147
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
TestStereo	0.64 265	0.39 403	0.71 242	0.51 224	0.27 102	0.56 179	0.42 221	1.03 202	0.91 229	0.80 193	1.00 226	0.68 197	0.52 188	3.25 485	0.45 229	0.22 300	0.15 246	0.24 316	0.18 213	0.27 363	0.16 147

XX-TBD	0.46 138	0.70 513	0.35 1	0.79 498	0.25 62	0.58 187	0.26 62	0.69 74	1.27 419	0.76 180	1.00 226	0.45 95	0.33 67	0.47 32	0.37 155	0.19 205	0.15 246	0.15 42	0.11 9	0.17 113	0.14 84

raftrobust	0.52 165	0.25 127	0.56 141	0.65 420	0.52 417	0.49 112	0.34 128	0.98 184	0.91 229	1.30 399	0.87 190	0.63 182	0.81 321	0.78 135	0.41 192	0.19 205	0.15 246	0.16 74	0.14 114	0.15 60	0.16 147

RALAANet	0.60 236	0.33 329	0.87 341	0.62 388	0.50 394	0.69 263	0.31 101	1.21 276	1.06 293	1.09 275	1.16 310	0.88 268	0.46 145	1.22 263	0.42 203	0.19 205	0.15 246	0.21 229	0.17 195	0.27 363	0.17 173

GMStereo	0.55 205	0.45 434	0.94 371	0.50 194	0.32 214	0.64 222	0.43 240	1.00 190	1.40 481	0.82 201	0.73 156	0.51 130	0.45 137	0.85 161	0.55 298	0.24 342	0.15 246	0.20 194	0.21 311	0.31 413	0.24 340
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FENet	0.60 236	0.28 202	0.63 181	0.54 278	0.33 236	0.83 340	0.38 178	1.27 294	1.07 298	1.00 250	0.86 187	0.99 318	0.85 341	0.96 192	0.68 341	0.22 300	0.15 246	0.23 296	0.20 267	0.22 285	0.23 326

DIP-Stereo	0.62 246	0.30 258	0.83 322	0.48 166	0.36 270	0.95 378	0.33 116	2.37 549	0.67 154	1.25 376	1.00 226	0.68 197	0.51 183	0.91 178	0.61 319	0.18 164	0.15 246	0.21 229	0.17 195	0.19 185	0.19 238
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.57 221	0.26 150	0.63 181	0.54 278	0.36 270	0.69 263	0.54 339	1.22 284	0.72 169	1.61 491	1.50 432	0.75 214	0.53 193	0.64 91	0.44 216	0.18 164	0.15 246	0.17 101	0.15 132	0.17 113	0.17 173

RAFT-Stereo	0.57 221	0.26 150	0.63 181	0.54 278	0.36 270	0.69 263	0.54 339	1.22 284	0.72 169	1.61 491	1.50 432	0.75 214	0.53 193	0.64 91	0.44 216	0.18 164	0.15 246	0.17 101	0.15 132	0.17 113	0.17 173
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AdaStereo	0.70 299	0.43 424	0.75 280	0.73 480	0.37 286	0.92 369	0.53 333	1.85 451	1.18 371	1.12 291	1.23 334	1.07 342	0.65 261	0.96 192	0.63 326	0.31 446	0.15 246	0.32 451	0.21 311	0.29 393	0.22 306
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNetv2_ROB	0.80 362	0.37 391	1.71 509	0.56 315	0.37 286	0.94 374	0.64 404	1.73 408	1.34 449	1.23 362	1.42 404	1.26 394	0.92 372	1.85 396	0.56 300	0.23 327	0.15 246	0.19 159	0.14 114	0.24 325	0.19 238

pmcnn	2.37 555	0.42 421	2.71 551	0.63 397	0.43 350	1.54 484	1.19 524	2.01 494	1.53 504	2.64 555	7.60 584	18.07 601	1.45 500	3.44 492	2.78 538	0.18 164	0.15 246	0.15 42	0.12 59	0.20 219	0.18 198

DFGA-Net	0.72 308	0.40 409	1.40 475	0.52 245	0.45 365	0.83 340	0.44 253	1.28 298	1.08 304	0.99 245	1.19 322	0.70 206	0.55 205	2.14 424	1.16 450	0.18 164	0.16 286	0.24 316	0.23 363	0.27 363	0.25 352

MM-Stereo_test1	0.49 158	0.24 99	0.56 141	0.51 224	0.30 167	0.50 127	0.54 339	0.91 150	1.03 280	0.84 206	0.69 143	0.54 144	0.60 232	1.16 250	0.33 106	0.18 164	0.16 286	0.20 194	0.17 195	0.19 185	0.15 117

model_zeroshot	0.48 152	0.29 237	0.86 330	0.51 224	0.36 270	0.69 263	0.37 171	1.12 250	0.62 129	0.85 211	0.84 184	0.66 192	0.37 97	0.73 120	0.34 123	0.20 240	0.16 286	0.19 159	0.16 174	0.17 113	0.16 147

H2IRNET	0.56 214	0.26 150	0.66 202	0.47 139	0.35 259	0.41 54	0.26 62	0.92 153	1.17 364	0.61 156	1.28 356	1.08 343	0.86 349	0.99 205	0.63 326	0.19 205	0.16 286	0.22 258	0.25 391	0.21 261	0.18 198

MGS-Stereo	0.42 106	0.26 150	0.58 157	0.44 106	0.28 127	0.50 127	0.34 128	0.57 35	0.83 203	0.46 104	1.31 366	0.52 137	0.33 67	0.65 98	0.36 143	0.19 205	0.16 286	0.18 136	0.15 132	0.17 113	0.16 147

MyStereo07	0.48 152	0.29 237	0.50 99	0.55 302	0.45 365	0.59 192	0.79 448	1.05 216	0.51 99	0.48 115	0.53 97	0.43 85	0.55 205	1.30 284	0.34 123	0.17 124	0.16 286	0.24 316	0.20 267	0.23 310	0.20 271

MyStereo06	0.61 242	0.28 202	0.95 375	0.56 315	0.46 377	0.61 206	0.73 432	1.78 429	0.67 154	1.03 261	1.12 288	1.13 365	0.56 210	0.78 135	0.41 192	0.17 124	0.16 286	0.23 296	0.20 267	0.22 285	0.20 271

MyStereo05	0.66 280	0.28 202	1.07 421	0.56 315	0.46 377	0.61 206	0.73 432	1.34 306	1.41 486	1.15 315	0.91 198	0.77 221	0.80 317	1.41 320	0.63 326	0.17 124	0.16 286	0.23 296	0.20 267	0.22 285	0.20 271

MyStereo04	0.67 289	0.29 237	1.07 421	0.55 302	0.45 365	0.59 192	0.79 448	1.50 345	1.40 481	0.91 223	0.91 198	0.74 212	0.86 349	1.52 338	0.62 322	0.17 124	0.16 286	0.24 316	0.20 267	0.23 310	0.20 271

CoDeX	0.73 326	0.29 237	0.93 367	0.54 278	0.36 270	1.14 420	0.61 394	2.34 546	1.17 364	1.16 325	1.25 340	0.91 280	0.87 354	1.33 292	0.64 330	0.20 240	0.16 286	0.21 229	0.18 213	0.20 219	0.18 198

MaDis-Stereo	0.36 70	0.25 127	0.58 157	0.44 106	0.34 254	0.30 23	0.30 93	0.72 83	0.50 90	0.37 53	0.36 28	0.58 162	0.49 173	0.52 45	0.36 143	0.19 205	0.16 286	0.19 159	0.15 132	0.18 144	0.14 84

MIF-Stereo (partial)	0.45 131	0.25 127	0.70 230	0.50 194	0.52 417	0.35 33	0.26 62	0.91 150	0.59 125	0.45 99	0.71 150	0.51 130	0.51 183	1.11 238	0.45 229	0.20 240	0.16 286	0.23 296	0.20 267	0.24 325	0.18 198

EKT-Stereo	0.53 175	0.30 258	0.73 260	0.58 337	0.60 456	0.51 144	0.48 295	0.94 167	0.90 224	0.71 172	0.88 192	0.77 221	0.43 125	1.07 227	0.40 181	0.22 300	0.16 286	0.21 229	0.18 213	0.20 219	0.22 306

MIM_Stereo	0.57 221	0.24 99	0.92 365	0.46 128	0.30 167	0.54 165	0.28 77	1.27 294	0.75 176	1.00 250	1.16 310	0.93 291	0.53 193	1.45 325	0.61 319	0.16 81	0.16 286	0.20 194	0.19 235	0.17 113	0.14 84

PCWNet_CMD	0.66 280	0.32 307	0.88 348	0.49 182	0.37 286	0.78 310	0.40 201	1.42 324	1.31 438	1.16 325	1.31 366	1.25 390	0.62 246	0.89 175	0.57 303	0.20 240	0.16 286	0.27 391	0.19 235	0.40 466	0.25 352

LL-Strereo2	0.52 165	0.33 329	0.69 224	0.52 245	0.37 286	0.70 270	0.30 93	1.13 253	0.67 154	0.94 231	0.78 168	0.91 280	0.42 117	1.05 222	0.42 203	0.17 124	0.16 286	0.29 417	0.25 391	0.21 261	0.16 147

DCRE	0.82 373	0.26 150	0.70 230	0.58 337	0.44 358	0.54 165	0.48 295	0.95 172	0.78 189	0.78 188	7.33 583	0.86 260	0.52 188	0.76 127	0.41 192	0.16 81	0.16 286	0.19 159	0.17 195	0.18 144	0.17 173

anonymousa	0.72 308	0.27 180	0.75 280	0.47 139	0.63 466	1.43 474	0.45 270	1.24 290	0.89 220	1.28 385	1.75 485	1.62 464	1.13 453	0.69 105	0.59 309	0.19 205	0.16 286	0.23 296	0.25 391	0.20 219	0.18 198

IER	0.70 299	0.31 291	1.02 403	0.48 166	0.52 417	1.34 458	0.51 314	1.17 260	0.99 265	1.23 362	1.34 381	1.12 360	1.11 446	0.99 205	0.71 350	0.20 240	0.16 286	0.21 229	0.21 311	0.20 219	0.19 238

DAS	0.84 384	0.34 353	1.03 407	0.64 406	0.69 486	0.77 305	0.63 402	1.54 363	1.20 384	1.79 513	1.55 443	0.95 302	1.04 429	2.83 469	0.60 317	0.21 274	0.16 286	0.25 355	0.18 213	0.27 363	0.22 306

SepStereo	0.82 373	0.34 353	1.03 407	0.64 406	0.69 486	0.77 305	0.63 402	1.54 363	1.20 384	1.79 513	1.55 443	0.95 302	1.04 429	2.30 441	0.60 317	0.21 274	0.16 286	0.25 355	0.18 213	0.27 363	0.22 306

FTStereo	0.91 406	0.26 150	0.56 141	0.54 278	0.33 236	0.66 247	1.87 561	1.00 190	0.75 176	1.75 507	4.15 562	1.04 335	1.65 519	1.57 349	0.46 243	0.19 205	0.16 286	0.23 296	0.21 311	0.18 144	0.63 532

ASMatch	0.88 398	0.26 150	0.69 224	0.51 224	0.35 259	0.48 100	0.37 171	1.12 250	0.92 234	1.10 283	3.28 552	0.96 308	0.98 408	4.90 518	0.49 263	0.19 205	0.16 286	0.22 258	0.19 235	0.19 185	0.27 386

CFNet_pseudo	0.66 280	0.32 307	0.86 330	0.48 166	0.39 315	0.70 270	0.40 201	1.33 301	1.22 396	1.16 325	1.34 381	1.24 386	0.64 255	0.98 201	0.59 309	0.21 274	0.16 286	0.33 460	0.19 235	0.36 445	0.25 352

RALCasStereoNet	0.54 190	0.30 258	0.66 202	0.59 350	0.51 405	0.61 206	0.52 325	0.94 167	0.93 236	0.70 170	1.01 232	0.78 225	0.44 133	1.33 292	0.47 250	0.20 240	0.16 286	0.18 136	0.16 174	0.20 219	0.19 238

MSMDNet	0.66 280	0.32 307	0.87 341	0.49 182	0.37 286	0.79 316	0.40 201	1.43 330	1.31 438	1.15 315	1.31 366	1.24 386	0.63 251	0.88 170	0.57 303	0.21 274	0.16 286	0.26 374	0.19 235	0.39 462	0.24 340

ccs_rob	0.66 280	0.33 329	0.86 330	0.48 166	0.39 315	0.70 270	0.40 201	1.33 301	1.22 396	1.16 325	1.34 381	1.23 384	0.64 255	0.98 201	0.59 309	0.21 274	0.16 286	0.35 478	0.20 267	0.37 449	0.25 352

HSM	1.19 479	0.32 307	0.65 195	0.57 331	0.38 304	1.23 441	0.59 388	2.25 538	1.19 379	1.30 399	1.25 340	1.94 509	1.03 427	9.32 586	0.71 350	0.22 300	0.16 286	0.20 194	0.16 174	0.21 261	0.21 288

StereoDRNet-Refined	0.80 362	0.41 417	0.88 348	0.62 388	0.42 340	1.33 456	0.48 295	1.52 354	1.17 364	1.45 457	1.44 413	1.44 432	0.90 366	1.26 274	1.24 459	0.20 240	0.16 286	0.27 391	0.24 376	0.25 337	0.28 398
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MSAF-DinoV2	1.97 542	0.80 526	10.38 586	0.86 523	0.48 383	1.39 466	0.97 494	2.55 559	1.72 521	1.53 473	1.65 470	3.59 561	2.20 554	5.39 531	3.94 557	0.27 408	0.17 315	0.26 374	0.28 440	0.47 497	0.46 495

coex_refinement	0.80 362	0.28 202	0.73 260	0.70 460	0.51 405	0.95 378	0.60 392	1.78 429	1.23 399	1.36 430	1.37 390	1.82 496	0.81 321	1.32 289	1.13 447	0.26 392	0.17 315	0.19 159	0.20 267	0.24 325	0.25 352

MM-Stereo_test3	0.50 162	0.24 99	0.54 127	0.54 278	0.74 497	0.49 112	0.53 333	1.09 239	1.05 289	0.62 159	0.95 207	0.61 174	0.42 117	0.77 130	0.38 166	0.20 240	0.17 315	0.20 194	0.16 174	0.18 144	0.18 198

AIO-test2	0.57 221	0.28 202	0.63 181	0.61 376	0.58 445	0.79 316	0.51 314	1.18 265	1.40 481	0.63 160	1.15 305	0.51 130	0.43 125	1.09 232	0.35 133	0.21 274	0.17 315	0.26 374	0.30 461	0.20 219	0.19 238

AIO-test1	0.56 214	0.25 127	0.55 137	0.64 406	0.78 510	0.80 324	0.36 152	1.18 265	1.34 449	0.57 143	0.88 192	0.61 174	0.50 179	1.12 241	0.35 133	0.17 124	0.17 315	0.22 258	0.24 376	0.18 144	0.23 326

rvit_stereo_ft	0.47 146	0.35 374	0.87 341	0.67 439	0.42 340	0.40 50	0.59 388	0.81 118	0.74 175	0.46 104	0.55 107	0.57 157	0.49 173	0.65 98	0.50 269	0.25 369	0.17 315	0.22 258	0.22 340	0.24 325	0.17 173

DispNO	0.93 411	0.30 258	1.34 472	0.55 302	0.55 430	0.89 355	0.49 305	1.48 339	1.21 390	1.17 334	1.27 350	1.19 374	0.90 366	5.23 524	0.74 357	0.22 300	0.17 315	0.24 316	0.21 311	0.19 185	0.20 271

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 138	0.36 384	0.71 242	0.47 139	0.36 270	0.67 251	0.35 136	0.78 100	1.12 325	0.61 156	0.62 124	0.39 80	0.39 106	0.71 113	0.39 174	0.20 240	0.17 315	0.22 258	0.18 213	0.23 310	0.19 238

GMStereo_Zeroshot	0.67 289	0.61 496	1.01 396	0.64 406	0.37 286	0.84 348	0.35 136	1.05 216	1.12 325	1.12 291	1.06 257	1.27 398	0.54 198	1.19 258	0.59 309	0.32 453	0.17 315	0.31 436	0.18 213	0.52 512	0.22 306

BUS	0.74 331	0.32 307	0.68 211	0.54 278	0.44 358	2.34 541	0.42 221	2.16 521	0.98 258	1.20 347	1.11 281	1.03 332	0.62 246	0.91 178	0.70 345	0.24 342	0.17 315	0.25 355	0.22 340	0.22 285	0.22 306

BSDual-CNN	0.71 306	0.32 307	0.68 211	0.54 278	0.44 358	1.27 446	0.65 406	2.16 521	0.98 258	1.20 347	1.11 281	1.12 360	0.74 286	0.91 178	0.66 334	0.24 342	0.17 315	0.25 355	0.22 340	0.22 285	0.22 306

hknet	0.77 347	0.32 307	0.95 375	0.54 278	0.38 304	1.27 446	0.65 406	2.16 521	1.07 298	1.20 347	1.11 281	1.59 460	0.81 321	1.37 303	0.66 334	0.22 300	0.17 315	0.25 355	0.22 340	0.22 285	0.22 306

PFNet+	0.59 233	0.28 202	0.77 297	0.53 263	0.30 167	0.59 192	0.31 101	0.92 153	1.14 340	1.33 421	1.10 275	0.79 229	0.57 219	1.31 285	0.49 263	0.25 369	0.17 315	0.28 406	0.26 408	0.21 261	0.25 352

LMCR-Stereo	0.82 373	0.46 436	0.88 348	0.75 488	0.43 350	1.33 456	0.56 365	2.43 554	0.98 258	1.53 473	1.49 429	0.74 212	1.00 418	1.63 359	0.89 405	0.28 422	0.17 315	0.22 258	0.17 195	0.29 393	0.20 271

sAnonymous2	0.55 205	0.56 476	1.46 489	0.60 362	0.51 405	0.48 100	0.52 325	0.79 105	0.68 158	0.50 129	0.67 136	0.46 100	0.62 246	0.59 69	0.40 181	0.22 300	0.17 315	0.22 258	0.21 311	0.86 546	0.56 519

CroCo_RVC	0.55 205	0.56 476	1.46 489	0.60 362	0.51 405	0.48 100	0.52 325	0.79 105	0.68 158	0.50 129	0.67 136	0.46 100	0.62 246	0.59 69	0.40 181	0.22 300	0.17 315	0.22 258	0.21 311	0.86 546	0.56 519

SFCPSM	0.70 299	0.28 202	1.02 403	0.51 224	0.38 304	1.37 461	0.66 411	2.00 490	1.03 280	1.17 334	1.21 328	0.82 240	0.78 307	1.03 214	0.53 288	0.21 274	0.17 315	0.22 258	0.24 376	0.21 261	0.19 238

UNet	0.83 379	0.34 353	1.31 464	0.58 337	0.74 497	1.58 487	0.49 305	1.41 322	1.04 285	1.21 351	1.08 266	1.54 452	1.12 449	1.65 362	1.09 438	0.23 327	0.17 315	0.25 355	0.20 267	0.25 337	0.22 306

RASNet	1.12 465	0.30 258	0.91 361	0.66 427	0.77 508	0.97 388	0.57 376	1.37 312	1.35 459	1.02 257	1.34 381	2.11 524	1.43 496	7.09 564	1.39 481	0.19 205	0.17 315	0.17 101	0.19 235	0.18 144	0.16 147

HSM-Net_RVC	0.87 397	0.29 237	0.53 121	0.53 263	0.30 167	1.15 426	0.55 357	3.57 573	1.28 424	1.53 473	1.74 482	1.68 478	0.93 381	1.49 333	0.77 371	0.22 300	0.17 315	0.19 159	0.18 213	0.20 219	0.19 238
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.96 417	0.36 384	1.01 396	0.62 388	0.42 340	0.99 394	0.47 284	1.90 465	1.32 442	0.99 245	1.39 399	1.10 355	0.86 349	5.58 537	0.79 379	0.23 327	0.17 315	0.28 406	0.27 419	0.26 349	0.21 288

AANet_RVC	1.16 476	0.52 462	1.49 496	0.65 420	0.45 365	0.75 291	0.69 423	1.42 324	1.55 507	1.34 425	1.87 500	1.53 451	0.78 307	7.43 570	1.38 478	0.25 369	0.17 315	0.19 159	0.16 174	0.22 285	0.26 376

FlowAnything_test	0.39 85	0.26 150	0.61 172	0.59 350	0.33 236	0.62 215	0.36 152	0.62 52	0.40 58	0.45 99	0.36 28	0.45 95	0.37 97	0.53 49	0.48 255	0.24 342	0.18 337	0.28 406	0.33 486	0.21 261	0.19 238

S2M2_XL	0.24 1	0.24 99	0.39 14	0.34 1	0.24 45	0.16 2	0.18 3	0.32 1	0.22 4	0.29 14	0.40 36	0.24 8	0.23 10	0.32 1	0.26 25	0.20 240	0.18 337	0.18 136	0.16 174	0.18 144	0.14 84
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
UGAM	1.14 470	0.27 180	0.95 375	0.53 263	0.42 340	0.70 270	0.72 431	0.95 172	1.32 442	0.98 242	1.48 427	1.78 492	0.87 354	9.65 591	0.87 401	0.21 274	0.18 337	0.30 430	0.24 376	0.19 185	0.16 147

test_sample2	0.62 246	0.29 237	0.74 276	0.50 194	0.28 127	0.80 324	0.61 394	1.61 380	1.00 270	0.88 215	0.99 222	0.94 294	0.83 334	1.16 250	0.51 274	0.23 327	0.18 337	0.22 258	0.21 311	0.23 310	0.22 306

test_sample1	0.61 242	0.29 237	0.75 280	0.50 194	0.31 195	0.76 297	0.48 295	1.59 373	0.84 207	0.90 218	0.94 206	0.88 268	0.95 391	1.16 250	0.67 337	0.22 300	0.18 337	0.20 194	0.19 235	0.21 261	0.21 288

mmm	0.63 253	0.35 374	0.72 248	0.51 224	0.30 167	0.86 352	0.54 339	1.59 373	0.86 209	1.07 268	1.38 395	0.79 229	0.75 288	0.91 178	0.58 306	0.22 300	0.18 337	0.29 417	0.25 391	0.25 337	0.23 326

11t1	0.52 165	0.28 202	0.68 211	0.51 224	0.28 127	0.83 340	0.39 193	1.22 284	0.63 132	0.84 206	0.74 160	0.68 197	0.68 266	0.91 178	0.57 303	0.21 274	0.18 337	0.19 159	0.16 174	0.20 219	0.21 288

LL-Strereo	1.33 492	0.39 403	1.38 474	0.61 376	0.61 459	0.75 291	0.66 411	1.63 386	1.17 364	1.56 483	1.60 456	2.03 520	2.12 550	9.72 592	0.97 421	0.21 274	0.18 337	0.27 391	0.23 363	0.22 285	0.25 352

CBFPSM	0.92 408	0.33 329	1.86 521	0.49 182	0.38 304	1.75 501	0.84 461	1.39 318	1.12 325	1.09 275	0.99 222	2.37 534	1.66 523	1.32 289	1.42 490	0.19 205	0.18 337	0.20 194	0.20 267	0.21 261	0.33 440

CroCo-Stereo Lap2	0.44 123	0.34 353	0.77 297	0.61 376	0.79 513	0.28 18	0.35 136	0.75 90	0.71 168	0.38 63	0.50 90	0.72 210	0.55 205	0.57 67	0.47 250	0.17 124	0.18 337	0.19 159	0.16 174	0.21 261	0.20 271

dd	0.59 233	0.48 445	0.97 383	0.55 302	0.32 214	0.64 222	0.47 284	1.02 197	1.34 449	0.78 188	0.86 187	0.58 162	0.54 198	1.01 210	0.86 400	0.28 422	0.18 337	0.26 374	0.19 235	0.32 422	0.24 340

GwcNet-ADL	0.64 265	0.31 291	0.79 308	0.56 315	0.41 335	0.60 200	0.58 380	1.41 322	1.26 413	1.08 269	1.13 293	0.91 280	0.60 232	1.04 220	0.78 373	0.27 408	0.18 337	0.18 136	0.18 213	0.25 337	0.29 404

GANet-ADL	0.60 236	0.35 374	0.72 248	0.64 406	0.40 326	0.68 258	0.51 314	1.49 341	1.12 325	0.95 233	1.08 266	0.91 280	0.57 219	0.76 127	0.55 298	0.26 392	0.18 337	0.18 136	0.16 174	0.23 310	0.25 352

RAFT	0.64 265	0.30 258	0.73 260	0.59 350	0.33 236	0.68 258	0.58 380	1.04 208	0.76 182	1.08 269	1.19 322	1.65 475	0.93 381	1.06 223	0.56 300	0.21 274	0.18 337	0.27 391	0.24 376	0.22 285	0.17 173

MMNet	0.84 384	0.32 307	1.09 428	0.60 362	0.59 453	1.85 515	0.49 305	1.51 352	1.27 419	1.37 433	1.15 305	1.26 394	1.18 461	1.67 367	1.22 457	0.19 205	0.18 337	0.23 296	0.22 340	0.25 337	0.21 288

cf-r	0.73 326	0.30 258	0.77 297	0.55 302	0.63 466	0.78 310	0.48 295	1.79 435	1.15 352	1.13 306	1.26 347	1.43 427	0.87 354	1.40 318	0.85 398	0.25 369	0.18 337	0.22 258	0.23 363	0.19 185	0.19 238

GwcNet-RSSM	0.77 347	0.32 307	1.01 396	0.62 388	0.54 424	0.78 310	0.51 314	1.73 408	1.20 384	1.09 275	1.37 390	1.46 437	0.85 341	1.53 342	1.09 438	0.25 369	0.18 337	0.23 296	0.24 376	0.20 219	0.19 238

DISCO	1.03 446	0.34 353	1.11 433	0.69 454	0.45 365	2.07 530	0.84 461	2.13 512	1.50 499	1.15 315	1.33 374	2.40 536	1.07 440	2.60 461	1.51 502	0.23 327	0.18 337	0.22 258	0.20 267	0.31 413	0.27 386

FACV-RUCA	0.63 253	0.34 353	0.82 317	0.62 388	0.65 471	0.81 333	0.41 217	1.44 331	1.07 298	0.86 213	1.14 297	0.61 174	0.69 269	0.80 142	0.53 288	0.28 422	0.19 355	0.47 520	0.21 311	0.35 438	0.25 352

mmx	1.39 499	0.33 329	0.85 324	0.53 263	0.37 286	0.74 286	0.56 365	2.13 512	1.37 467	1.15 315	1.45 415	1.06 337	0.82 326	7.22 565	7.61 574	0.24 342	0.19 355	0.31 436	0.27 419	0.30 404	0.25 352

xxx	1.39 499	0.33 329	0.85 324	0.53 263	0.37 286	0.74 286	0.56 365	2.13 512	1.37 467	1.15 315	1.45 415	1.06 337	0.82 326	7.22 565	7.61 574	0.24 342	0.19 355	0.31 436	0.27 419	0.30 404	0.25 352

CASS	0.65 273	0.34 353	0.72 248	0.56 315	0.27 102	0.78 310	0.42 221	1.59 373	0.86 209	1.30 399	1.25 340	0.87 264	0.84 338	0.84 156	0.54 294	0.35 479	0.19 355	0.26 374	0.21 311	0.28 382	0.42 480
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.66 280	0.33 329	1.23 451	0.51 224	0.33 236	0.86 352	0.68 419	1.10 242	0.97 253	0.84 206	1.08 266	1.25 390	0.94 386	1.01 210	0.74 357	0.19 205	0.19 355	0.24 316	0.24 376	0.27 363	0.23 326

x	0.54 190	0.31 291	0.61 172	0.47 139	0.30 167	0.67 251	0.47 284	1.53 360	0.79 193	0.81 197	0.83 182	0.78 225	0.70 274	0.70 109	0.62 322	0.21 274	0.19 355	0.22 258	0.19 235	0.21 261	0.20 271

psmg	0.72 308	0.32 307	0.68 211	0.50 194	0.44 358	1.48 478	0.75 437	1.94 478	0.98 258	1.21 351	1.33 374	1.12 360	0.74 286	0.91 178	0.66 334	0.24 342	0.19 355	0.25 355	0.25 391	0.23 310	0.22 306

UDGNet	0.72 308	1.17 554	0.80 313	0.77 494	0.41 335	0.77 305	0.38 178	0.97 180	1.34 449	0.81 197	0.88 192	0.71 209	0.60 232	1.21 262	0.54 294	0.52 529	0.19 355	1.02 562	0.26 408	0.71 541	0.31 428

GEStereo_RVC	0.90 403	0.37 391	0.99 387	0.64 406	0.50 394	0.95 378	0.79 448	2.42 553	1.17 364	1.16 325	1.11 281	1.26 394	0.92 372	3.24 484	0.90 408	0.29 433	0.19 355	0.23 296	0.20 267	0.27 363	0.29 404

GES	0.66 280	0.34 353	0.90 358	0.59 350	0.38 304	0.94 374	0.57 376	2.11 511	0.86 209	1.02 257	1.11 281	0.66 192	0.79 311	0.99 205	0.61 319	0.27 408	0.19 355	0.20 194	0.20 267	0.21 261	0.30 418

HCRNet	0.70 299	0.39 403	0.73 260	0.60 362	0.59 453	0.76 297	0.35 136	1.22 284	1.13 337	1.02 257	0.99 222	1.02 328	0.76 296	2.19 432	0.70 345	0.28 422	0.19 355	0.28 406	0.23 363	0.25 337	0.23 326

ACVNet	0.63 253	0.31 291	0.54 127	0.54 278	0.36 270	0.80 324	0.46 277	1.37 312	1.07 298	0.93 226	1.30 360	1.08 343	0.85 341	0.80 142	0.94 412	0.21 274	0.19 355	0.21 229	0.18 213	0.22 285	0.18 198

acv_ft	0.75 339	0.31 291	0.95 375	0.70 460	0.86 529	1.24 442	0.53 333	1.44 331	1.07 298	1.24 370	1.30 360	1.08 343	0.92 372	0.80 142	1.34 472	0.21 274	0.19 355	0.21 229	0.18 213	0.21 261	0.18 198

GANet-RSSM	0.72 308	0.28 202	0.63 181	0.64 406	0.58 445	0.80 324	0.58 380	1.89 462	1.08 304	1.04 264	1.25 340	1.15 368	1.04 429	1.49 333	0.62 322	0.25 369	0.19 355	0.22 258	0.22 340	0.22 285	0.21 288

PSMNet-RSSM	0.72 308	0.30 258	0.61 172	0.63 397	0.42 340	0.73 282	0.56 365	1.92 472	1.10 319	1.09 275	1.37 390	1.22 379	0.98 408	1.28 279	0.72 353	0.27 408	0.19 355	0.27 391	0.29 452	0.24 325	0.24 340

DMCA	0.67 289	0.34 353	0.90 358	0.51 224	0.44 358	0.86 352	0.47 284	1.42 324	1.02 276	1.17 334	1.12 288	1.23 384	0.75 288	0.78 135	0.95 416	0.25 369	0.19 355	0.27 391	0.19 235	0.24 325	0.27 386

SuperB	2.53 561	0.59 486	18.45 594	0.69 454	0.50 394	1.87 517	0.88 473	1.67 396	2.39 551	1.50 469	1.42 404	1.14 367	1.15 455	4.28 505	5.07 563	0.24 342	0.19 355	0.22 258	0.19 235	7.86 601	0.34 445

LE_ROB	8.05 591	0.37 391	23.53 599	0.74 484	0.33 236	2.77 556	2.87 587	3.71 575	27.24 608	25.39 608	8.87 591	8.46 588	26.71 608	6.65 555	21.99 601	0.21 274	0.19 355	0.20 194	0.21 311	0.25 337	0.22 306

G2L-Stereo	0.80 362	0.32 307	0.95 375	0.60 362	0.42 340	0.78 310	0.69 423	1.50 345	1.09 312	1.33 421	1.14 297	1.45 434	0.72 282	2.45 451	1.10 441	0.25 369	0.20 373	0.26 374	0.21 311	0.20 219	0.26 376

rvit_stereo_0081	0.44 123	0.33 329	0.64 188	0.54 278	0.35 259	0.41 54	0.44 253	0.66 66	0.95 241	0.48 115	0.52 95	0.50 126	0.46 145	0.82 151	0.44 216	0.25 369	0.20 373	0.22 258	0.19 235	0.25 337	0.17 173

rvit_stereo_0082	0.44 123	0.33 329	0.64 188	0.54 278	0.35 259	0.41 54	0.44 253	0.66 66	0.95 241	0.48 115	0.52 95	0.50 126	0.46 145	0.82 151	0.44 216	0.25 369	0.20 373	0.22 258	0.19 235	0.25 337	0.17 173

test_sample5	0.69 295	0.34 353	0.87 341	0.52 245	0.30 167	0.84 348	0.54 339	1.83 447	1.14 340	1.11 289	1.25 340	0.88 268	0.78 307	1.23 265	0.65 331	0.26 392	0.20 373	0.27 391	0.27 419	0.27 363	0.26 376

test_sample4	0.69 295	0.33 329	0.91 361	0.51 224	0.30 167	0.92 369	0.52 325	1.87 456	1.15 352	1.14 309	1.18 315	0.87 264	0.75 288	1.18 256	0.68 341	0.25 369	0.20 373	0.26 374	0.26 408	0.26 349	0.25 352

test_sample3	0.68 293	0.32 307	0.88 348	0.52 245	0.30 167	0.97 388	0.52 325	1.86 454	1.15 352	1.08 269	1.11 281	0.88 268	0.71 279	1.17 254	0.68 341	0.25 369	0.20 373	0.25 355	0.25 391	0.25 337	0.25 352

SMFormer	0.75 339	0.30 258	0.86 330	0.46 128	0.26 73	0.82 335	0.43 240	2.05 501	1.39 476	1.23 362	1.47 422	0.98 312	0.95 391	1.71 376	0.82 390	0.24 342	0.20 373	0.22 258	0.21 311	0.23 310	0.24 340

tta	0.75 339	0.30 258	0.86 330	0.46 128	0.26 73	0.82 335	0.43 240	2.05 501	1.39 476	1.23 362	1.47 422	0.98 312	0.95 391	1.71 376	0.82 390	0.24 342	0.20 373	0.22 258	0.21 311	0.18 144	0.18 198

qqq1	0.72 308	0.30 258	0.86 330	0.46 128	0.26 73	0.82 335	0.43 240	2.05 501	1.39 476	1.23 362	1.47 422	0.98 312	0.95 391	1.71 376	0.44 216	0.24 342	0.20 373	0.18 136	0.15 132	0.18 144	0.18 198

fff1	0.72 308	0.30 258	0.86 330	0.46 128	0.26 73	0.82 335	0.43 240	2.05 501	1.39 476	1.23 362	1.47 422	0.98 312	0.95 391	1.71 376	0.44 216	0.24 342	0.20 373	0.18 136	0.15 132	0.18 144	0.18 198

DualNet	0.70 299	0.34 353	0.87 341	0.52 245	0.30 167	0.84 348	0.54 339	1.83 447	1.14 340	1.14 309	1.33 374	0.88 268	0.78 307	1.23 265	0.65 331	0.26 392	0.20 373	0.27 391	0.27 419	0.27 363	0.26 376

CFNet_ucs	0.70 299	0.33 329	0.88 348	0.50 194	0.43 350	0.74 286	0.44 253	1.60 377	1.29 428	1.22 356	1.54 441	1.09 353	0.63 251	0.99 205	0.59 309	0.25 369	0.20 373	0.37 489	0.21 311	0.40 466	0.28 398

qqq	0.57 221	0.34 353	0.71 242	0.47 139	0.27 102	0.64 222	0.62 397	1.42 324	0.78 189	0.80 193	0.92 200	0.95 302	0.77 300	0.88 170	0.59 309	0.21 274	0.20 373	0.24 316	0.23 363	0.22 285	0.21 288

GLC_STEREO	0.39 85	0.25 127	0.41 25	0.54 278	0.23 26	0.48 100	0.30 93	0.73 85	0.58 119	0.52 136	0.73 156	0.51 130	0.31 53	0.64 91	0.42 203	0.17 124	0.20 373	0.23 296	0.19 235	0.21 261	0.17 173

ADLNet	0.85 388	0.36 384	0.89 354	0.85 521	0.72 491	1.24 442	0.76 440	1.82 442	1.36 463	1.52 472	1.35 387	1.27 398	0.99 416	1.23 265	1.15 449	0.27 408	0.20 373	0.26 374	0.25 391	0.28 382	0.30 418

222	1.61 517	0.29 237	0.67 207	0.56 315	0.29 144	1.06 408	0.42 221	2.17 527	1.31 438	1.31 409	1.52 435	0.92 289	0.94 386	1.76 386	17.65 598	0.24 342	0.20 373	0.21 229	0.19 235	0.22 285	0.23 326

test_xeample	1.45 504	0.28 202	0.65 195	0.51 224	0.28 127	0.94 374	0.59 388	2.14 516	1.29 428	1.24 370	1.51 434	0.88 268	0.86 349	1.46 327	15.10 594	0.22 300	0.20 373	0.22 258	0.20 267	0.22 285	0.22 306

CFNet-ft	0.72 308	0.32 307	0.54 127	0.66 427	0.54 424	0.83 340	0.55 357	1.37 312	1.15 352	0.93 226	1.28 356	1.57 456	0.97 401	1.35 297	0.81 385	0.26 392	0.20 373	0.33 460	0.25 391	0.30 404	0.23 326

ADCRef	1.35 494	0.55 472	2.37 542	0.72 472	0.77 508	1.94 522	0.78 445	1.91 469	1.27 419	1.57 487	1.59 455	1.36 418	1.41 494	1.54 344	7.53 573	0.23 327	0.20 373	0.32 451	0.30 461	0.29 393	0.29 404

CFNet_RVC	0.72 308	0.32 307	0.54 127	0.66 427	0.54 424	0.83 340	0.55 357	1.37 312	1.15 352	0.93 226	1.28 356	1.57 456	0.97 401	1.35 297	0.81 385	0.26 392	0.20 373	0.33 460	0.25 391	0.30 404	0.23 326

UCFNet_RVC	0.69 295	0.35 374	0.49 93	0.64 406	0.39 315	0.85 351	0.58 380	1.75 415	1.14 340	0.97 238	1.19 322	1.17 370	0.93 381	0.99 205	0.62 322	0.28 422	0.20 373	0.34 470	0.31 468	0.32 422	0.27 386

NVstereo2D	0.92 408	0.41 417	1.48 494	0.72 472	0.72 491	1.20 437	0.87 470	1.75 415	1.38 471	0.99 245	1.13 293	1.26 394	0.98 408	2.21 434	0.89 405	0.43 510	0.20 373	0.38 492	0.24 376	0.57 521	0.63 532

rvit_stereo_0081_aga	0.44 123	0.34 353	0.73 260	0.51 224	0.41 335	0.50 127	0.40 201	0.81 118	0.57 118	0.58 145	0.56 110	0.53 142	0.43 125	0.66 100	0.40 181	0.26 392	0.21 395	0.22 258	0.20 267	0.26 349	0.18 198

rvit_stereo_0080	0.44 123	0.32 307	0.71 242	0.47 139	0.36 270	0.42 62	0.55 357	0.82 123	0.68 158	0.50 129	0.60 119	0.55 147	0.47 154	0.59 69	0.44 216	0.26 392	0.21 395	0.20 194	0.20 267	0.31 413	0.19 238

test_sample6	0.71 306	0.34 353	0.87 341	0.52 245	0.30 167	0.82 335	0.58 380	1.79 435	1.15 352	1.14 309	1.33 374	0.91 280	0.79 311	1.31 285	0.74 357	0.27 408	0.21 395	0.27 391	0.29 452	0.28 382	0.27 386

1111x	1.70 525	0.29 237	0.86 330	0.51 224	0.27 102	1.01 397	0.68 419	2.22 535	1.28 424	1.13 306	1.40 401	1.21 377	1.10 445	5.53 534	15.20 595	0.22 300	0.21 395	0.22 258	0.22 340	0.24 325	0.22 306

whm_eth	0.44 123	0.32 307	0.71 242	0.47 139	0.36 270	0.42 62	0.55 357	0.82 123	0.68 158	0.50 129	0.60 119	0.55 147	0.47 154	0.59 69	0.44 216	0.26 392	0.21 395	0.20 194	0.20 267	0.31 413	0.19 238

gwcnet-sp	0.74 331	0.33 329	1.44 482	0.57 331	0.45 365	1.40 468	0.54 339	1.50 345	1.14 340	1.30 399	1.02 240	0.94 294	0.82 326	1.39 312	0.76 365	0.21 274	0.21 395	0.22 258	0.21 311	0.22 285	0.22 306

scenet	0.74 331	0.33 329	1.44 482	0.57 331	0.45 365	1.40 468	0.54 339	1.50 345	1.14 340	1.30 399	1.02 240	0.94 294	0.82 326	1.39 312	0.76 365	0.21 274	0.21 395	0.22 258	0.21 311	0.22 285	0.22 306

ssnet	0.74 331	0.33 329	1.44 482	0.57 331	0.45 365	1.40 468	0.54 339	1.50 345	1.14 340	1.30 399	1.02 240	0.94 294	0.82 326	1.39 312	0.76 365	0.21 274	0.21 395	0.22 258	0.21 311	0.22 285	0.22 306

AACVNet	0.86 393	0.35 374	0.79 308	0.82 512	0.39 315	0.76 297	0.49 305	1.61 380	0.81 197	1.08 269	1.33 374	1.30 405	0.93 381	4.34 506	0.74 357	0.25 369	0.21 395	0.28 406	0.22 340	0.29 393	0.25 352

ADLNet2	0.88 398	0.34 353	1.17 445	0.77 494	0.64 469	1.12 418	0.76 440	1.74 413	1.24 405	1.21 351	1.65 470	1.71 482	1.05 433	1.67 367	1.17 453	0.24 342	0.21 395	0.21 229	0.22 340	0.26 349	0.29 404

ICVP	0.63 253	0.33 329	0.57 151	0.61 376	0.40 326	0.80 324	0.58 380	1.61 380	0.89 220	0.90 218	1.24 336	0.88 268	0.73 284	0.72 116	0.88 402	0.29 433	0.21 395	0.22 258	0.21 311	0.24 325	0.27 386
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xxxx	1.51 508	0.28 202	0.68 211	0.54 278	0.28 127	1.16 428	0.44 253	2.19 531	1.29 428	1.09 275	1.36 388	1.22 379	0.85 341	1.79 389	15.70 597	0.24 342	0.21 395	0.21 229	0.20 267	0.22 285	0.23 326

delet	0.85 388	0.32 307	0.95 375	0.65 420	0.66 474	1.64 493	0.84 461	1.75 415	1.35 459	1.32 413	1.30 360	1.30 405	0.88 359	1.68 372	1.10 441	0.21 274	0.21 395	0.24 316	0.24 376	0.21 261	0.21 288

DMCA-RVC	0.74 331	0.40 409	1.27 460	0.66 427	0.49 387	0.77 305	0.47 284	1.35 309	1.01 273	1.53 473	1.01 232	1.29 404	0.82 326	1.31 285	0.78 373	0.27 408	0.21 395	0.35 478	0.27 419	0.32 422	0.24 340

ADCP+	1.99 544	0.48 445	7.73 577	0.66 427	0.91 533	2.30 539	1.05 508	1.82 442	1.34 449	1.54 479	1.32 372	1.74 486	1.61 516	2.17 427	13.37 590	0.24 342	0.21 395	0.32 451	0.28 440	0.37 449	0.29 404

RYNet	1.17 477	0.49 448	1.24 454	0.70 460	0.97 541	1.71 497	0.92 482	1.91 469	1.46 494	1.38 438	1.14 297	1.88 499	1.30 485	4.24 502	1.87 515	0.26 392	0.21 395	0.35 478	0.27 419	0.55 518	0.54 515

TDLM	1.06 450	0.44 427	0.79 308	0.63 397	0.50 394	0.89 355	1.44 540	1.48 339	1.26 413	1.12 291	1.40 401	1.08 343	0.98 408	6.65 555	0.78 373	0.33 462	0.21 395	0.33 460	0.26 408	0.37 449	0.24 340

DRN-Test	1.00 434	0.44 427	1.13 437	0.70 460	0.81 520	1.62 490	0.79 448	2.14 516	1.44 492	1.78 510	1.33 374	1.43 427	1.05 433	2.18 430	1.53 503	0.27 408	0.21 395	0.31 436	0.30 461	0.32 422	0.28 398

S2M2_L	0.34 61	0.28 202	0.45 62	0.40 55	0.30 167	0.31 25	0.16 1	0.60 47	0.64 136	0.31 19	0.48 77	0.47 107	0.34 74	0.38 6	0.32 92	0.25 369	0.22 413	0.20 194	0.22 340	0.25 337	0.22 306
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DDVS	0.78 355	0.41 417	0.94 371	0.60 362	0.43 350	1.30 451	0.43 240	1.40 320	0.91 229	1.20 347	1.15 305	1.43 427	0.64 255	2.18 430	0.89 405	0.28 422	0.22 413	0.26 374	0.23 363	0.31 413	0.33 440

ACV-stereo	0.99 429	0.51 458	1.41 480	0.56 315	0.41 335	2.43 545	0.57 376	1.15 256	1.18 371	0.81 197	1.01 232	3.39 559	2.14 551	1.60 354	1.07 435	0.27 408	0.22 413	0.22 258	0.22 340	0.28 382	0.32 434

CAS++	0.47 146	0.31 291	0.56 141	0.47 139	0.32 214	0.42 62	0.28 77	1.76 421	0.72 169	0.71 172	0.72 154	0.37 74	0.28 32	0.69 105	0.33 106	0.27 408	0.22 413	0.26 374	0.21 311	0.29 393	0.19 238
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
CRFU-Net	0.86 393	0.39 403	1.00 392	0.65 420	0.57 436	1.78 508	0.86 468	2.15 518	0.81 197	1.38 438	1.18 315	1.64 472	1.19 464	1.35 297	0.90 408	0.26 392	0.22 413	0.21 229	0.19 235	0.23 310	0.24 340

CSP-Net	0.97 423	0.38 398	0.83 322	0.53 263	0.41 335	1.63 491	0.77 443	2.00 490	1.05 289	1.25 376	1.20 326	1.33 411	0.83 334	4.93 520	0.85 398	0.32 453	0.22 413	0.20 194	0.20 267	0.23 310	0.25 352

PSMNet-ADL	0.72 308	0.35 374	0.62 178	0.69 454	0.46 377	1.14 420	0.44 253	1.37 312	1.01 273	0.83 203	1.17 313	1.33 411	0.96 398	1.43 321	0.95 416	0.33 462	0.22 413	0.21 229	0.23 363	0.27 363	0.29 404

ac_64	0.82 373	0.29 237	0.81 314	0.71 468	0.60 456	1.05 405	0.54 339	1.99 489	0.92 234	1.18 339	1.06 257	1.99 515	1.08 441	1.94 406	0.97 421	0.27 408	0.22 413	0.24 316	0.23 363	0.22 285	0.19 238

FADNet-RVC-Resample	0.84 384	0.47 441	2.10 530	0.61 376	0.45 365	1.07 410	0.61 394	1.59 373	1.20 384	1.08 269	0.98 220	1.03 332	0.98 408	2.17 427	0.72 353	0.23 327	0.22 413	0.30 430	0.32 476	0.35 438	0.34 445

FADNet_RVC	0.83 379	0.51 458	1.83 520	0.54 278	0.42 340	1.19 435	0.46 277	1.51 352	1.09 312	0.89 216	1.24 336	0.91 280	0.87 354	2.11 422	1.11 444	0.27 408	0.22 413	0.31 436	0.28 440	0.43 480	0.38 467

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 359	0.43 424	1.05 412	0.64 406	0.58 445	0.95 378	0.53 333	1.53 360	1.18 371	1.37 433	1.15 305	1.43 427	0.88 359	1.61 356	0.84 395	0.25 369	0.22 413	0.27 391	0.27 419	0.29 393	0.29 404
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PWC_ROB	1.24 481	0.76 522	2.46 544	0.72 472	0.78 510	1.15 426	0.49 305	1.75 415	1.92 535	2.31 541	3.07 549	1.59 460	1.40 493	2.46 454	2.10 527	0.33 462	0.22 413	0.35 478	0.24 376	0.38 458	0.41 476

ITSA-stereo	0.82 373	0.36 384	0.82 317	0.54 278	0.31 195	0.80 324	0.47 284	2.17 527	1.67 515	1.13 306	1.13 293	0.94 294	0.86 349	2.46 454	1.00 426	0.26 392	0.23 425	0.28 406	0.27 419	0.28 382	0.36 456

iinet-f	0.99 429	0.45 434	3.71 560	0.55 302	0.43 350	1.81 510	0.68 419	1.14 254	1.14 340	1.18 339	1.42 404	1.58 459	1.44 498	1.34 296	1.59 506	0.24 342	0.23 425	0.20 194	0.19 235	0.26 349	0.25 352

Wz-Net-MNSev	1.11 463	0.58 483	2.23 538	0.66 427	0.71 489	1.95 523	1.46 541	1.98 487	1.45 493	1.79 513	1.43 408	1.49 445	1.33 488	1.97 409	1.42 490	0.27 408	0.23 425	0.28 406	0.28 440	0.34 435	0.31 428

NINENet	0.77 347	0.37 391	0.78 305	0.62 388	0.51 405	2.34 541	0.42 221	1.83 447	1.04 285	1.14 309	1.23 334	1.03 332	0.62 246	1.24 270	0.70 345	0.28 422	0.23 425	0.31 436	0.21 311	0.26 349	0.25 352

AASNet	0.76 345	0.35 374	0.91 361	0.79 498	0.81 520	1.14 420	0.56 365	2.02 498	1.08 304	1.22 356	1.24 336	0.93 291	0.76 296	0.77 130	1.16 450	0.27 408	0.23 425	0.24 316	0.20 267	0.28 382	0.24 340

EDNetEfficientorigin	10.57 596	1.47 566	177.42 619	0.67 439	0.53 420	1.58 487	1.16 521	1.90 465	3.37 571	4.71 583	3.38 553	3.10 557	2.69 566	3.13 482	3.58 552	0.25 369	0.23 425	0.33 460	0.27 419	0.83 544	0.81 548

RTSC	1.29 485	0.73 516	2.44 543	0.83 515	0.57 436	1.85 515	0.65 406	1.88 459	2.00 540	2.20 538	1.66 473	1.60 462	1.26 478	2.33 443	3.92 556	0.32 453	0.23 425	0.27 391	0.29 452	0.37 449	0.37 461

CVANet_RVC	1.07 452	0.43 424	0.76 290	0.60 362	0.50 394	0.90 358	0.97 494	1.52 354	1.26 413	1.33 421	1.38 395	1.24 386	1.18 461	6.75 561	0.75 362	0.34 472	0.23 425	0.34 470	0.29 452	0.42 474	0.27 386

StereoDRNet	0.98 427	0.47 441	1.70 507	0.76 491	0.94 537	1.51 481	0.91 480	1.92 472	1.32 442	1.61 491	1.13 293	1.47 442	0.97 401	1.75 381	1.46 497	0.28 422	0.23 425	0.29 417	0.27 419	0.35 438	0.27 386

z-mn7	1.56 512	0.84 527	4.36 565	0.71 468	0.51 405	2.60 550	1.04 506	1.73 408	2.70 563	1.53 473	2.99 548	1.94 509	1.34 489	4.78 515	2.41 532	0.29 433	0.24 434	0.27 391	0.24 376	0.34 435	0.31 428

w-ln-seven-2	1.18 478	0.61 496	4.25 562	0.68 450	0.61 459	1.20 437	0.93 486	1.63 386	1.35 459	1.66 500	1.53 436	1.47 442	1.37 492	3.00 477	1.74 510	0.25 369	0.24 434	0.29 417	0.26 408	0.33 431	0.28 398

TANstereo	0.44 123	0.21 45	0.44 46	0.41 68	0.21 10	0.65 238	0.26 62	0.79 105	0.83 203	0.93 226	0.98 220	0.51 130	0.46 145	0.54 53	0.35 133	0.18 164	0.24 434	0.16 74	0.13 86	0.16 81	0.26 376

UPFNet	0.80 362	0.32 307	0.90 358	0.59 350	0.74 497	1.26 445	0.80 454	1.52 354	1.10 319	1.30 399	1.12 288	1.30 405	0.84 338	1.67 367	1.09 438	0.24 342	0.24 434	0.24 316	0.23 363	0.25 337	0.18 198

aanetorigin	1.23 480	0.79 524	2.78 553	0.70 460	0.79 513	0.99 394	1.06 510	1.06 229	1.37 467	3.52 570	2.61 540	1.72 483	1.63 517	1.99 410	1.78 512	0.25 369	0.24 434	0.26 374	0.25 391	0.38 458	0.45 492

EDNetEfficient	2.37 555	1.10 546	8.08 579	0.74 484	0.71 489	0.98 393	1.56 546	1.46 335	4.06 578	4.90 584	2.82 545	2.25 527	3.48 574	2.95 473	9.97 583	0.26 392	0.24 434	0.26 374	0.30 461	0.68 538	0.61 530

HGLStereo	0.85 388	0.38 398	0.94 371	0.80 501	1.03 542	1.17 430	0.58 380	1.52 354	1.20 384	1.19 343	1.62 463	1.13 365	1.20 467	1.80 390	1.06 432	0.24 342	0.24 434	0.24 316	0.21 311	0.23 310	0.27 386

ADCL	1.72 529	0.57 480	3.66 558	0.67 439	0.61 459	2.61 552	1.85 559	1.96 481	1.67 515	1.90 525	1.83 493	2.06 523	1.90 539	2.13 423	9.15 582	0.26 392	0.24 434	0.34 470	0.32 476	0.38 458	0.35 450

DLCB_ROB	0.86 393	0.40 409	0.78 305	0.68 450	0.54 424	1.11 415	0.84 461	1.49 341	1.23 399	1.64 499	1.65 470	1.70 481	0.91 369	1.70 374	1.05 430	0.25 369	0.24 434	0.26 374	0.27 419	0.27 363	0.24 340

w-ln-seven	1.38 498	0.70 513	3.91 561	0.75 488	0.72 491	2.69 554	0.95 491	2.02 498	1.99 539	1.99 529	1.73 480	1.82 496	1.17 457	2.45 451	2.84 539	0.28 422	0.25 443	0.31 436	0.30 461	0.41 469	0.33 440

rvit_stereo_0083	0.47 146	0.33 329	0.81 314	0.56 315	0.36 270	0.50 127	0.44 253	0.68 73	0.95 241	0.49 121	0.57 113	0.55 147	0.49 173	0.88 170	0.46 243	0.25 369	0.25 443	0.24 316	0.20 267	0.24 325	0.17 173

pcwnet_v2	0.97 423	0.37 391	4.33 563	0.62 388	0.54 424	0.79 316	0.45 270	2.02 498	1.58 509	1.42 453	1.64 468	1.09 353	0.79 311	1.24 270	0.67 337	0.32 453	0.25 443	0.29 417	0.27 419	0.37 449	0.35 450

RAFT + AFF	1.00 434	0.42 421	1.09 428	0.67 439	0.50 394	1.22 440	1.24 527	2.24 537	1.19 379	1.30 399	1.56 447	1.17 370	1.49 506	3.44 492	0.83 392	0.21 274	0.25 443	0.30 430	0.26 408	0.27 363	0.27 386

MDST_ROB	1.67 521	0.34 353	1.58 501	0.92 540	0.58 445	4.26 579	1.11 514	2.83 562	1.41 486	4.49 581	2.55 539	1.45 434	0.97 401	7.79 576	1.17 453	0.31 446	0.25 443	0.37 489	0.33 486	0.31 413	0.30 418

PSMNet_ROB	0.90 403	0.52 462	1.17 445	0.72 472	0.61 459	1.27 446	1.12 516	1.76 421	1.12 325	1.09 275	1.28 356	1.45 434	0.89 365	1.65 362	1.42 490	0.33 462	0.25 443	0.37 489	0.39 508	0.35 438	0.29 404

zh-mn7	1.70 525	1.21 555	8.30 581	0.69 454	0.53 420	1.45 476	0.84 461	1.70 404	2.09 545	2.41 549	2.67 542	1.68 478	1.23 472	4.49 507	2.87 540	0.30 438	0.26 449	0.27 391	0.27 419	0.31 413	0.35 450

ttt	0.94 413	0.34 353	0.59 164	0.61 376	0.37 286	0.94 374	0.50 313	2.17 527	1.34 449	1.23 362	1.61 460	0.91 280	0.76 296	1.85 396	3.97 559	0.30 438	0.26 449	0.26 374	0.24 376	0.29 393	0.29 404

GASNet	0.99 429	0.97 537	1.72 510	0.98 544	0.68 484	0.83 340	0.67 415	1.60 377	1.28 424	1.31 409	1.22 330	1.22 379	1.21 470	2.41 449	1.41 486	0.43 510	0.26 449	0.36 486	0.34 492	0.55 518	0.31 428

Wz-Net-LNSev	1.03 446	0.67 506	2.71 551	0.64 406	0.84 524	1.75 501	1.00 501	1.80 438	1.32 442	1.28 385	1.25 340	1.65 475	1.22 471	1.39 312	1.40 482	0.28 422	0.26 449	0.24 316	0.23 363	0.33 431	0.32 434

WZ-Net	1.95 540	0.95 536	10.10 583	0.86 523	0.78 510	1.69 496	1.60 549	2.20 534	1.98 538	2.08 534	1.93 505	2.30 530	1.97 542	5.30 525	3.17 547	0.34 472	0.26 449	0.29 417	0.31 468	0.51 510	0.47 499

SACVNet	0.85 388	0.46 436	0.85 324	0.81 504	0.56 433	0.80 324	0.79 448	1.68 397	1.12 325	1.34 425	1.33 374	1.25 390	0.94 386	2.39 448	0.76 365	0.34 472	0.26 449	0.31 436	0.29 452	0.35 438	0.44 490

DSFCA	0.93 411	0.34 353	1.06 416	0.52 245	0.65 471	1.55 485	0.93 486	1.49 341	1.19 379	1.56 483	1.15 305	1.50 446	0.96 398	3.07 478	1.02 428	0.30 438	0.26 449	0.25 355	0.25 391	0.28 382	0.24 340

ETE_ROB	0.96 417	0.64 503	1.16 443	0.69 454	0.48 383	1.14 420	1.13 517	1.77 425	1.19 379	1.91 526	1.45 415	1.73 484	1.05 433	1.60 354	1.14 448	0.32 453	0.26 449	0.38 492	0.34 492	0.39 462	0.41 476

PWCDC_ROB	1.29 485	0.75 521	1.33 469	1.05 549	0.88 532	1.73 500	0.52 325	1.89 462	3.28 569	1.29 391	4.88 572	1.22 379	1.46 501	1.77 388	1.45 494	0.60 543	0.26 449	0.29 417	0.25 391	0.52 512	0.37 461

DCVSM-stereo	0.72 308	0.35 374	0.76 290	0.55 302	0.42 340	0.73 282	0.38 178	1.21 276	1.02 276	1.79 513	1.04 253	1.62 464	1.03 427	1.04 220	0.79 379	0.24 342	0.27 458	0.29 417	0.24 376	0.30 404	0.36 456

ssnet_v2	0.88 398	0.36 384	1.02 403	0.62 388	0.38 304	1.32 454	0.97 494	2.07 507	1.34 449	1.37 433	1.18 315	1.54 452	0.92 372	1.10 235	1.65 507	0.30 438	0.27 458	0.30 430	0.28 440	0.27 363	0.26 376

dad	0.86 393	0.66 505	1.06 416	0.56 315	0.37 286	0.76 297	0.44 253	1.17 260	1.50 499	1.44 455	1.27 350	1.34 415	0.75 288	2.52 458	0.84 395	0.42 505	0.27 458	0.83 554	0.26 408	0.41 469	0.29 404

sCroCo_RVC	0.49 158	0.40 409	1.02 403	0.65 420	0.60 456	0.52 148	0.40 201	0.83 127	0.61 127	0.44 91	0.74 160	0.49 120	0.50 179	0.63 90	0.48 255	0.26 392	0.27 458	0.23 296	0.22 340	0.29 393	0.25 352

STTStereo	0.78 355	0.50 455	1.22 450	0.64 406	0.54 424	0.89 355	0.54 339	1.44 331	1.11 321	1.38 438	1.09 271	1.27 398	0.85 341	1.43 321	0.83 392	0.29 433	0.27 458	0.33 460	0.39 508	0.32 422	0.30 418

PDISCO_ROB	1.32 491	0.65 504	1.44 482	1.36 559	1.46 566	2.55 548	0.92 482	2.45 555	2.07 544	1.37 433	1.49 429	1.65 475	1.00 418	2.82 468	1.35 475	1.01 557	0.27 458	0.54 534	0.47 527	0.71 541	0.73 544

LALA_ROB	1.01 440	0.59 486	1.16 443	0.67 439	0.51 405	1.63 491	1.26 531	1.69 399	1.38 471	1.81 517	1.37 390	1.94 509	1.02 425	1.58 351	1.38 478	0.37 487	0.27 458	0.43 510	0.37 504	0.43 480	0.37 461

rvit_stereo_0075_2	0.64 265	0.46 436	1.05 412	0.66 427	0.66 474	0.53 157	0.48 295	1.20 275	1.12 325	0.76 180	0.92 200	0.78 225	0.53 193	1.03 214	0.59 309	0.37 487	0.28 465	0.40 503	0.31 468	0.37 449	0.32 434

DualNet (step1)	0.83 379	0.49 448	1.13 437	0.56 315	0.39 315	1.02 399	0.73 432	1.78 429	1.21 390	1.22 356	1.18 315	1.08 343	0.92 372	1.23 265	0.67 337	0.57 538	0.28 465	0.62 546	0.67 552	0.45 490	0.42 480

test_sample7	0.74 331	0.37 391	0.76 290	0.52 245	0.35 259	0.91 362	0.67 415	1.78 429	1.21 390	1.22 356	1.18 315	1.08 343	0.92 372	1.23 265	0.67 337	0.31 446	0.28 465	0.32 451	0.31 468	0.33 431	0.29 404

StereoVision	0.65 273	0.34 353	0.86 330	0.59 350	0.40 326	0.50 127	0.41 217	1.09 239	0.93 236	0.71 172	2.50 538	0.82 240	0.57 219	1.03 214	0.49 263	0.25 369	0.28 465	0.29 417	0.28 440	0.36 445	0.20 271

fast-acv-ft	0.94 413	0.44 427	1.40 475	0.58 337	0.51 405	1.77 506	0.69 423	1.36 311	1.42 489	1.29 391	1.86 498	1.74 486	1.25 476	1.52 338	1.38 478	0.26 392	0.28 465	0.28 406	0.28 440	0.27 363	0.26 376

Wz-Net-SNSev	1.49 505	1.23 556	6.27 574	0.68 450	0.67 478	1.37 461	1.41 538	2.00 490	1.39 476	1.48 466	1.61 460	2.29 529	1.32 487	3.93 497	2.14 528	0.31 446	0.28 465	0.31 436	0.33 486	0.42 474	0.36 456

hitnet-ft	0.79 359	0.35 374	0.57 151	0.58 337	0.42 340	0.96 384	0.46 277	1.47 337	1.33 446	1.19 343	1.22 330	1.81 493	0.98 408	1.66 366	0.94 412	0.33 462	0.28 465	0.34 470	0.27 419	0.35 438	0.31 428

AF-Net	1.13 468	0.52 462	1.33 469	0.86 523	0.91 533	1.38 464	0.71 428	2.16 521	1.62 511	1.56 483	2.40 532	1.99 515	1.65 519	1.81 392	1.48 499	0.48 524	0.28 465	0.49 524	0.33 486	0.39 462	0.32 434

RTS	2.67 563	1.38 558	15.28 592	0.99 545	1.26 560	3.78 571	1.96 566	2.15 518	2.62 560	2.61 553	2.85 546	2.60 543	1.59 513	6.27 549	5.71 566	0.40 497	0.28 465	0.35 478	0.35 497	0.50 506	0.48 502

RTSA	2.67 563	1.38 558	15.28 592	0.99 545	1.26 560	3.78 571	1.96 566	2.15 518	2.62 560	2.61 553	2.85 546	2.60 543	1.59 513	6.27 549	5.71 566	0.40 497	0.28 465	0.35 478	0.35 497	0.50 506	0.48 502

DeepPruner_ROB	0.74 331	0.48 445	0.87 341	0.57 331	0.44 358	0.79 316	0.54 339	1.73 408	0.96 246	1.38 438	1.27 350	1.24 386	0.73 284	1.43 321	0.73 356	0.34 472	0.28 465	0.27 391	0.26 408	0.31 413	0.31 428

psm_up	0.77 347	0.34 353	0.70 230	0.66 427	0.58 445	1.05 405	0.92 482	1.52 354	1.12 325	1.26 380	1.16 310	1.31 409	1.23 472	1.20 260	0.81 385	0.25 369	0.29 476	0.31 436	0.27 419	0.27 363	0.25 352

GwcNet	1.08 455	0.51 458	2.33 540	0.79 498	1.18 556	1.76 503	0.70 426	1.68 397	1.47 495	1.41 447	1.64 468	1.74 486	1.04 429	2.20 433	1.41 486	0.30 438	0.29 476	0.29 417	0.27 419	0.30 404	0.35 450

FADNet-RVC	0.88 398	0.67 506	1.93 524	0.60 362	0.48 383	0.91 362	0.60 392	1.71 406	1.18 371	0.90 218	0.96 210	1.36 418	0.92 372	2.25 437	1.17 453	0.30 438	0.29 476	0.32 451	0.32 476	0.41 469	0.35 450

XQC	1.37 496	0.87 532	2.56 547	0.84 516	0.69 486	1.83 513	0.89 475	2.07 507	1.88 531	1.88 522	1.53 436	1.91 504	1.55 511	2.85 471	3.05 542	0.48 524	0.29 476	0.44 514	0.39 508	0.69 539	0.60 529

coex-ft	8.13 592	2.13 584	98.04 618	0.67 439	0.53 420	1.71 497	1.56 546	1.65 389	11.11 592	18.17 607	3.75 558	3.88 565	7.61 594	2.98 476	6.49 569	0.30 438	0.30 480	0.32 451	0.31 468	0.66 536	0.50 508

Anonymous3	0.61 242	0.44 427	1.11 433	0.59 350	0.49 387	0.93 373	0.65 406	0.93 160	0.81 197	0.72 177	0.88 192	0.65 188	0.69 269	1.06 223	0.53 288	0.35 479	0.30 480	0.26 374	0.26 408	0.31 413	0.27 386

Nwc_Net	1.09 458	0.49 448	1.33 469	0.89 534	0.80 518	1.49 480	0.66 411	2.19 531	1.27 419	1.32 413	2.26 525	1.96 512	1.54 509	1.92 402	1.34 472	0.40 497	0.30 480	0.43 510	0.45 522	0.38 458	0.37 461

DANet	1.08 455	0.61 496	1.32 467	0.85 521	0.72 491	1.37 461	0.51 314	1.54 363	1.15 352	1.78 510	1.54 441	2.01 517	1.11 446	2.90 472	2.00 523	0.33 462	0.30 480	0.40 503	0.30 461	0.44 486	0.45 492
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
SANet	1.88 536	0.57 480	2.18 537	0.63 397	0.40 326	2.80 558	1.57 548	2.39 551	5.88 587	2.36 546	3.57 556	3.72 564	2.97 569	4.74 513	1.76 511	0.34 472	0.30 480	0.32 451	0.29 452	0.48 502	0.37 461

XPNet_ROB	0.96 417	0.49 448	1.09 428	0.72 472	0.57 436	1.11 415	1.14 518	1.66 394	1.23 399	1.85 520	1.39 399	1.64 472	1.11 446	1.80 390	1.42 490	0.38 491	0.30 480	0.33 460	0.29 452	0.37 449	0.34 445

TCMNet	1.01 440	0.60 494	2.10 530	0.86 523	1.33 563	1.14 420	0.67 415	1.69 399	1.23 399	1.11 289	1.57 451	1.30 405	0.97 401	2.01 412	1.50 501	0.31 446	0.31 486	0.38 492	0.34 492	0.42 474	0.36 456

SHD	1.31 489	0.71 515	2.34 541	0.86 523	0.75 504	1.77 506	0.65 406	2.22 535	2.50 557	2.40 548	1.71 478	1.91 504	1.60 515	1.93 405	2.37 531	0.38 491	0.31 486	0.38 492	0.40 512	0.48 502	0.50 508

ADCMid	1.89 539	0.73 516	5.06 567	0.72 472	0.67 478	2.00 527	1.14 518	1.97 485	1.48 496	2.86 562	1.81 492	2.37 534	2.05 547	2.24 435	10.39 587	0.33 462	0.31 486	0.39 498	0.43 518	0.50 506	0.44 490

GANet	1.36 495	0.47 441	0.86 330	0.67 439	0.45 365	1.34 458	1.73 553	1.64 388	1.24 405	1.49 468	2.38 530	1.55 454	1.20 467	9.30 585	0.93 410	0.30 438	0.31 486	0.33 460	0.28 440	0.39 462	0.30 418

PS-NSSS	0.99 429	0.58 483	0.93 367	0.58 337	0.57 436	0.91 362	0.80 454	1.81 441	1.14 340	1.14 309	1.67 475	1.00 319	0.83 334	4.62 511	0.78 373	0.37 487	0.31 486	0.52 528	0.32 476	0.45 490	0.38 467

DPSNet	1.69 524	0.59 486	4.33 563	0.70 460	0.57 436	2.02 528	1.62 550	3.35 571	1.78 525	1.48 466	1.38 395	2.17 525	2.84 567	4.77 514	3.66 553	0.48 524	0.31 486	0.29 417	0.25 391	0.64 532	0.48 502

NCCL2	1.00 434	0.56 476	1.06 416	0.75 488	0.57 436	1.31 453	1.72 552	1.77 425	1.36 463	1.50 469	1.17 313	1.91 504	1.17 457	1.54 344	1.29 467	0.35 479	0.31 486	0.45 515	0.44 520	0.40 466	0.40 471

SGM_RVC	1.68 523	0.36 384	0.61 172	0.59 350	0.29 144	2.25 537	1.18 523	2.38 550	1.68 517	3.60 571	2.67 542	3.69 563	2.42 560	8.13 579	1.90 518	0.31 446	0.31 486	0.30 430	0.28 440	0.30 404	0.29 404
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
zh-sn7	1.76 531	1.38 558	6.58 575	0.74 484	0.72 491	1.78 508	1.31 533	1.88 459	1.56 508	1.86 521	2.47 537	1.81 493	2.08 549	5.12 522	3.80 555	0.32 453	0.32 494	0.32 451	0.32 476	0.44 486	0.40 471

rvit_0105_6	0.53 175	0.37 391	0.98 386	0.65 420	0.38 304	0.51 144	0.51 314	0.77 96	1.20 384	0.54 140	0.55 107	0.65 188	0.53 193	0.94 189	0.44 216	0.32 453	0.32 494	0.28 406	0.24 376	0.28 382	0.21 288

rvit_0105_5	0.58 227	0.39 403	1.05 412	0.66 427	0.37 286	0.58 187	0.56 365	0.94 167	1.18 371	0.64 161	0.68 139	0.75 214	0.63 251	0.88 170	0.50 269	0.32 453	0.32 494	0.30 430	0.27 419	0.28 382	0.25 352

Syn2CoEx	1.14 470	0.69 510	1.66 505	0.80 501	0.67 478	1.40 468	0.88 473	2.06 506	1.54 505	1.25 376	1.58 454	1.42 426	1.50 508	4.09 500	1.40 482	0.36 483	0.32 494	0.34 470	0.29 452	0.29 393	0.34 445

DispFullNet	2.34 554	2.85 591	3.66 558	3.08 585	2.27 576	1.97 524	0.67 415	2.00 490	1.70 518	2.52 551	2.00 511	2.23 526	5.86 586	3.44 492	1.58 504	1.01 557	0.32 494	2.64 585	1.94 590	2.85 580	2.24 579

rvit_0105_4	0.56 214	0.38 398	1.06 416	0.66 427	0.38 304	0.53 157	0.53 333	0.84 130	1.17 364	0.56 142	0.61 121	0.72 210	0.59 229	0.98 201	0.45 229	0.32 453	0.33 499	0.29 417	0.25 391	0.29 393	0.23 326

ISRNet	0.80 362	0.33 329	1.07 421	0.81 504	0.66 474	0.60 200	0.34 128	1.19 273	1.13 337	1.59 490	1.53 436	1.35 416	0.77 300	1.27 277	0.94 412	0.39 494	0.34 500	0.43 510	0.38 506	0.34 435	0.49 506

PSMNet-RUCA	1.02 443	0.97 537	1.44 482	1.23 558	1.10 546	1.40 468	0.62 397	1.69 399	1.38 471	0.94 231	1.53 436	0.97 310	0.83 334	1.17 254	0.93 410	0.69 550	0.34 500	0.99 560	0.60 548	0.97 550	0.64 536

rvit_0105_3	0.63 253	0.44 427	1.08 425	0.72 472	0.40 326	0.64 222	0.71 428	1.03 202	1.17 364	0.82 201	0.70 147	0.80 231	0.70 274	0.91 178	0.56 300	0.35 479	0.34 500	0.34 470	0.32 476	0.27 363	0.28 398

SQANet	1.31 489	0.88 534	1.08 425	1.83 569	1.44 565	1.44 475	0.75 437	1.74 413	1.09 312	1.32 413	1.26 347	1.28 401	1.01 420	1.50 335	0.83 392	2.50 575	0.34 500	1.47 567	0.55 541	2.32 568	1.57 570

APVNet	1.06 450	0.53 466	1.42 481	0.84 516	0.79 513	1.92 520	0.82 459	1.90 465	1.08 304	1.08 269	1.43 408	1.56 455	1.13 453	3.07 478	1.58 504	0.31 446	0.34 500	0.42 508	0.36 501	0.36 445	0.37 461

FADNet	0.92 408	0.61 496	1.81 517	0.62 388	0.55 430	0.96 384	0.57 376	1.78 429	1.33 446	0.93 226	1.01 232	1.36 418	1.01 420	2.71 466	0.75 362	0.33 462	0.34 500	0.31 436	0.34 492	0.59 525	0.40 471

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 460	1.02 542	1.00 392	0.82 512	0.67 478	1.93 521	0.93 486	1.62 384	1.11 321	1.15 315	1.25 340	1.50 446	0.79 311	1.96 408	0.76 365	1.89 569	0.34 500	0.79 553	0.36 501	1.25 562	0.83 549

DeepPrunerF	1.60 515	0.73 516	5.81 572	0.88 531	1.19 557	0.91 362	0.95 491	2.19 531	5.24 585	1.17 334	1.30 360	1.19 374	1.30 485	4.90 518	1.66 509	0.42 505	0.34 500	0.52 528	0.47 527	0.41 469	0.40 471

AnyNet_C32	1.96 541	1.10 546	5.17 568	0.90 535	1.11 548	2.12 533	2.37 580	1.85 451	1.48 496	2.45 550	1.70 477	2.05 522	1.64 518	2.50 457	10.28 586	0.37 487	0.34 500	0.35 478	0.41 513	0.49 505	0.54 515

NaN_ROB	1.13 468	0.55 472	1.15 442	0.64 406	0.48 383	1.61 489	2.03 569	1.72 407	1.48 496	2.09 535	1.27 350	1.40 423	1.08 441	3.94 498	1.30 468	0.28 422	0.34 500	0.28 406	0.28 440	0.30 404	0.33 440

CBMV	0.95 416	0.44 427	0.66 202	0.53 263	0.35 259	1.53 483	1.63 551	1.69 399	1.42 489	2.00 532	1.60 456	1.43 427	1.17 457	1.59 353	0.99 425	0.34 472	0.34 500	0.39 498	0.33 486	0.33 431	0.32 434
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FINET	0.97 423	0.54 467	1.60 502	0.63 397	0.79 513	1.08 411	1.07 511	1.56 370	2.20 548	1.15 315	1.49 429	0.94 294	0.88 359	2.32 442	1.05 430	0.42 505	0.35 511	0.32 451	0.28 440	0.43 480	0.38 467

FAT-Stereo	1.07 452	0.41 417	1.32 467	0.72 472	0.58 445	1.08 411	0.89 475	1.96 481	1.65 513	1.75 507	1.98 508	2.03 520	1.48 504	2.02 413	1.18 456	0.42 505	0.35 511	0.34 470	0.29 452	0.35 438	0.53 514

RGC	1.14 470	0.79 524	1.26 457	0.91 538	0.96 540	1.52 482	0.77 443	1.92 472	1.26 413	1.54 479	1.93 505	2.02 519	1.54 509	2.25 437	1.31 469	0.44 515	0.35 511	0.58 544	0.48 529	0.47 497	0.46 495

stereogan	1.15 474	0.42 421	1.40 475	0.86 523	0.84 524	2.38 543	0.71 428	1.88 459	1.73 522	1.72 505	1.94 507	2.31 531	1.29 481	2.07 418	1.08 436	0.36 483	0.35 511	0.39 498	0.31 468	0.51 510	0.46 495

CSAN	1.41 502	0.59 486	1.26 457	0.70 460	0.50 394	1.76 503	1.78 554	1.77 425	1.90 534	2.35 544	2.32 527	1.92 507	1.94 541	5.56 536	1.49 500	0.43 510	0.35 511	0.40 503	0.41 513	0.43 480	0.41 476

rvit_105_1	0.72 308	0.52 462	1.01 396	0.78 496	0.49 387	0.75 291	0.87 470	1.12 250	1.18 371	0.99 245	0.79 174	0.90 277	0.77 300	1.26 274	0.75 362	0.41 501	0.36 516	0.36 486	0.41 513	0.30 404	0.33 440

RP	1.09 458	0.50 455	1.12 435	0.90 535	1.04 543	1.11 415	0.84 461	1.80 438	1.62 511	1.55 482	2.00 511	1.90 503	1.78 529	1.84 393	1.25 460	0.52 529	0.36 516	0.48 522	0.36 501	0.45 490	0.43 487

YMNet	1.00 434	0.54 467	1.40 475	0.81 504	0.85 527	1.87 517	0.62 397	1.55 367	1.18 371	1.63 497	1.99 509	1.77 490	0.97 401	1.50 335	1.45 494	0.33 462	0.37 518	0.31 436	0.32 476	0.32 422	0.29 404

YMNet_1	1.00 434	0.54 467	1.40 475	0.81 504	0.85 527	1.87 517	0.62 397	1.55 367	1.18 371	1.63 497	1.99 509	1.77 490	0.97 401	1.50 335	1.45 494	0.33 462	0.37 518	0.31 436	0.32 476	0.32 422	0.29 404

Wz-Net-TNSev	1.88 536	2.08 583	7.66 576	0.67 439	0.64 469	2.42 544	1.83 558	2.33 544	1.74 524	1.57 487	1.56 447	2.58 542	1.90 539	4.86 516	3.12 544	0.39 494	0.37 518	0.33 460	0.37 504	0.53 514	0.58 524

NCC-stereo	1.10 460	0.54 467	1.24 454	0.84 516	0.94 537	1.29 449	0.89 475	2.01 494	1.34 449	1.32 413	1.74 482	1.88 499	1.74 526	2.35 444	1.25 460	0.45 516	0.37 518	0.45 515	0.58 544	0.42 474	0.42 480

Abc-Net	1.10 460	0.54 467	1.24 454	0.84 516	0.94 537	1.29 449	0.89 475	2.01 494	1.34 449	1.32 413	1.74 482	1.88 499	1.74 526	2.35 444	1.25 460	0.45 516	0.37 518	0.45 515	0.58 544	0.42 474	0.42 480
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCPNet	1.85 534	0.69 510	8.07 578	0.71 468	0.58 445	2.79 557	1.22 526	1.94 478	1.54 505	1.88 522	1.69 476	2.46 540	2.04 545	2.37 446	6.48 568	0.38 491	0.37 518	0.38 492	0.43 518	0.47 497	0.45 492

SGM-ForestM	6.52 587	0.38 398	1.26 457	0.63 397	0.35 259	13.59 597	5.32 594	6.32 593	6.70 589	11.14 599	9.18 592	22.51 609	13.93 598	16.89 600	20.07 600	0.36 483	0.37 518	0.36 486	0.35 497	0.36 445	0.34 445

FBW_ROB	1.71 528	0.62 500	1.45 487	0.67 439	0.61 459	1.81 510	1.08 512	2.52 557	1.70 518	1.77 509	1.73 480	1.98 514	1.25 476	12.57 598	1.84 514	0.34 472	0.37 518	0.56 541	0.38 506	0.45 490	0.43 487

SGM-Forest	1.24 481	0.38 398	0.60 169	0.52 245	0.37 286	1.56 486	1.30 532	1.65 389	1.36 463	2.11 536	1.79 489	1.63 469	0.93 381	7.48 572	0.95 416	0.36 483	0.37 518	0.39 498	0.34 492	0.37 449	0.32 434
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCS	2.25 550	0.99 540	5.55 569	0.81 504	0.74 497	2.19 535	1.80 555	2.27 540	2.14 546	2.80 561	2.13 520	2.40 536	2.03 544	2.64 464	13.69 591	0.41 501	0.39 527	0.40 503	0.45 522	0.58 523	0.56 519

AnyNet_C01	2.26 551	1.78 572	10.22 585	0.93 541	0.74 497	2.92 560	2.20 575	2.29 542	1.80 527	2.53 552	2.41 533	2.71 547	1.73 525	3.41 489	6.72 570	0.41 501	0.39 527	0.40 503	0.42 516	0.67 537	0.63 532

psmorigin	1.52 509	0.69 510	10.52 587	0.68 450	0.59 453	1.13 419	0.70 426	1.57 371	1.19 379	1.99 529	1.79 489	2.26 528	1.47 503	2.09 420	1.36 476	0.39 494	0.40 529	0.34 470	0.33 486	0.43 480	0.56 519

S-Stereo	1.15 474	0.46 436	2.17 535	0.81 504	0.80 518	1.21 439	1.19 524	1.93 476	2.02 541	1.47 460	2.11 518	1.57 456	1.17 457	2.05 417	1.41 486	0.40 497	0.40 529	0.35 478	0.31 468	0.44 486	0.70 541

edge stereo	1.11 463	0.50 455	1.30 463	0.71 468	0.65 471	1.14 420	0.75 437	1.93 476	1.37 467	1.71 504	1.83 493	2.54 541	1.44 498	2.43 450	1.23 458	0.42 505	0.41 531	0.54 534	0.35 497	0.42 474	0.46 495

CC-Net-ROB	1.49 505	1.26 557	1.27 460	0.88 531	0.79 513	1.76 503	1.00 501	1.79 435	1.26 413	1.10 283	1.61 460	1.21 377	0.99 416	8.13 579	0.84 395	1.09 563	0.41 531	2.20 572	0.46 525	1.20 561	0.48 502

CBMV_ROB	0.90 403	0.44 427	0.63 181	0.51 224	0.37 286	1.25 444	0.49 305	1.77 425	1.27 419	1.41 447	2.00 511	1.33 411	1.08 441	2.17 427	0.76 365	0.43 510	0.42 533	0.47 520	0.44 520	0.41 469	0.36 456

DGSMNet	1.14 470	0.76 522	2.49 545	0.81 504	0.86 529	1.39 466	1.39 537	2.13 512	1.35 459	1.26 380	1.63 467	1.48 444	0.98 408	1.75 381	1.10 441	0.45 516	0.43 534	0.55 538	0.49 532	0.75 543	0.70 541

NOSS_ROB	1.26 484	0.46 436	0.62 178	0.56 315	0.38 304	1.06 408	0.78 445	1.73 408	1.40 481	1.01 253	1.43 408	1.10 355	0.75 288	10.62 595	0.65 331	0.45 516	0.43 534	0.48 522	0.45 522	0.44 486	0.41 476

MeshStereo	2.26 551	0.56 476	0.92 365	0.61 376	0.49 387	2.60 550	1.02 504	3.18 568	2.05 543	7.40 596	4.98 573	7.58 584	2.98 570	6.37 551	1.96 521	0.43 510	0.43 534	0.45 515	0.39 508	0.43 480	0.42 480
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
HBP-ISP	0.96 417	0.58 483	0.72 248	0.61 376	0.46 377	1.64 493	0.76 440	1.86 454	1.28 424	1.30 399	1.53 436	0.86 260	0.94 386	3.27 486	0.69 344	0.45 516	0.44 537	0.54 534	0.48 529	0.47 497	0.40 471

BEATNet-Init1	26.87 607	13.43 603	70.68 617	0.91 538	0.68 484	57.02 617	21.06 602	32.82 613	32.67 610	52.12 618	53.61 617	66.05 618	49.56 618	48.79 619	34.71 612	0.49 528	0.44 537	0.53 533	0.53 539	0.63 530	0.59 526

G-Net	1.66 520	0.63 501	1.56 499	1.11 554	0.74 497	2.98 562	0.91 480	1.55 367	1.22 396	2.76 559	8.18 590	2.32 532	2.53 564	1.92 402	1.87 515	0.48 524	0.44 537	0.45 515	0.31 468	0.60 529	0.57 523

WCMA_ROB	1.84 533	0.47 441	1.31 464	0.69 454	0.57 436	2.11 532	1.14 518	1.87 456	1.73 522	4.04 575	6.43 578	5.62 578	3.61 575	2.59 460	1.94 520	0.52 529	0.44 537	0.39 498	0.42 516	0.48 502	0.47 499

ACVNet-4b	2.15 547	1.41 562	1.64 503	2.80 578	2.31 578	2.31 540	1.24 527	2.32 543	2.14 546	1.26 380	2.39 531	2.66 545	1.48 504	5.95 546	1.06 432	3.20 585	0.45 541	2.37 576	0.89 564	2.83 579	2.37 581

PVD	1.70 525	0.84 527	2.26 539	0.94 543	0.83 523	2.48 546	0.97 494	2.59 560	3.35 570	3.01 567	2.77 544	2.34 533	2.47 562	2.67 465	3.14 545	0.47 523	0.45 541	0.59 545	0.48 529	0.59 525	0.75 546

PA-Net	1.01 440	0.57 480	1.29 462	0.64 406	0.74 497	1.19 435	0.84 461	1.69 399	1.43 491	1.16 325	1.19 322	1.32 410	1.19 464	3.42 490	1.25 460	0.29 433	0.45 541	0.33 460	0.49 532	0.32 422	0.47 499
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANetREF_RVC	1.07 452	0.86 531	1.31 464	0.82 512	0.53 420	1.41 473	1.31 533	1.76 421	1.52 502	1.27 383	1.31 366	1.46 437	1.24 475	2.03 414	0.96 420	0.56 537	0.45 541	0.67 549	0.50 534	0.88 548	0.59 526
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 530	0.87 532	3.56 557	0.80 501	0.75 504	3.72 570	2.44 582	1.82 442	1.82 529	1.74 506	1.91 504	1.92 507	1.26 478	7.69 575	1.28 466	0.45 516	0.47 545	0.52 528	0.77 557	0.50 506	0.50 508

FC-DCNN v2	2.81 569	0.59 486	0.85 324	0.73 480	0.57 436	2.97 561	1.05 508	3.39 572	2.61 559	6.98 592	7.67 586	10.38 594	6.31 590	5.75 541	3.37 551	0.53 535	0.48 546	0.51 526	0.50 534	0.53 514	0.51 512

FCDSN-DC	2.32 553	0.63 501	0.81 314	0.84 516	0.75 504	2.23 536	0.94 489	2.09 510	1.80 527	5.45 589	7.72 587	7.77 586	6.93 593	3.39 487	1.80 513	0.52 529	0.48 546	0.52 528	0.51 537	0.57 521	0.58 524
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_RVC	1.52 509	0.84 527	3.42 556	0.87 530	0.66 474	2.56 549	0.95 491	2.36 547	1.70 518	1.98 528	1.86 498	2.45 539	1.79 530	2.95 473	2.58 534	0.52 529	0.48 546	0.55 538	0.59 547	0.59 525	0.61 530

FC-DCNN	2.72 568	0.59 486	0.86 330	0.73 480	0.57 436	2.91 559	1.04 506	3.01 566	2.60 558	6.83 591	7.64 585	9.92 591	6.33 591	5.21 523	3.14 545	0.53 535	0.48 546	0.51 526	0.50 534	0.53 514	0.51 512

MSMD_ROB	1.99 544	0.59 486	0.89 354	0.70 460	0.61 459	3.95 575	0.94 489	1.80 438	1.79 526	4.41 579	4.43 563	8.17 587	3.66 576	3.40 488	1.33 470	0.52 529	0.48 546	0.54 534	0.58 544	0.53 514	0.50 508

MANE	6.19 585	0.59 486	1.03 407	0.93 541	1.22 559	13.38 596	2.69 583	12.81 600	17.94 604	8.21 597	10.82 595	14.72 597	11.68 595	11.39 597	11.90 589	0.59 542	0.50 551	0.52 528	1.76 587	0.55 518	0.54 515

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 546	1.15 552	3.10 554	1.05 549	0.76 507	5.03 584	2.40 581	2.16 521	2.62 560	1.89 524	2.28 526	2.69 546	1.65 519	9.35 587	2.04 524	0.64 548	0.51 552	0.68 550	0.71 555	1.09 557	0.67 538

SAMSARA	1.55 511	0.84 527	2.61 548	1.22 557	1.07 544	2.50 547	1.93 564	2.05 501	1.89 532	2.75 558	1.66 473	2.81 549	1.69 524	3.08 480	1.97 522	0.46 522	0.51 552	0.42 508	0.46 525	0.58 523	0.59 526

ccnet	1.12 465	0.67 506	1.01 396	0.78 496	0.73 496	1.72 499	0.99 499	1.84 450	1.26 413	1.47 460	1.85 497	1.75 489	1.29 481	1.75 381	1.88 517	0.57 538	0.53 554	0.57 543	0.55 541	0.59 525	0.54 515

ELAS_RVC	2.48 560	0.74 519	1.90 522	1.05 549	0.92 535	2.76 555	4.01 591	2.76 561	4.11 579	4.69 582	4.63 567	4.62 568	5.96 588	3.97 499	3.96 558	0.63 547	0.53 554	0.56 541	0.52 538	0.64 532	0.63 532
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	2.37 555	0.74 519	1.54 498	0.99 545	0.92 535	4.78 581	2.33 579	3.33 570	3.37 571	5.05 587	4.77 571	3.67 562	4.53 583	3.42 490	4.50 561	0.62 545	0.53 554	0.55 538	0.53 539	0.63 530	0.64 536
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UDG	1.41 502	2.65 589	0.99 387	1.44 564	1.64 568	1.34 458	0.80 454	1.60 377	1.23 399	1.23 362	1.71 478	2.01 517	1.34 489	1.47 331	1.41 486	0.90 554	0.54 557	2.29 574	0.75 556	1.84 565	1.04 559

Ntro	1.64 519	1.15 552	1.23 451	2.48 576	1.83 569	2.09 531	1.16 521	1.96 481	1.38 471	1.21 351	1.62 463	1.62 464	1.29 481	1.87 399	1.11 444	3.04 581	0.56 558	1.82 570	0.64 550	2.80 576	2.05 577

otaku	1.60 515	1.11 549	1.21 448	2.20 571	1.56 567	1.97 524	1.24 527	2.07 507	1.36 463	1.44 455	1.62 463	1.73 484	1.19 464	1.73 380	0.98 424	2.89 580	0.57 559	1.74 568	0.60 548	2.78 575	1.94 576

LSM	6.33 586	1.10 546	13.19 589	1.41 563	68.17 614	1.64 493	1.90 563	1.92 472	2.46 553	2.99 565	3.11 550	1.88 499	1.80 531	2.61 462	2.06 526	0.41 501	0.58 560	0.50 525	0.57 543	0.64 532	17.66 608

ACVNet_1	2.18 548	1.45 565	1.72 510	2.85 580	2.33 579	2.28 538	1.46 541	3.08 567	2.22 549	1.82 518	2.05 516	3.56 560	1.98 543	3.09 481	1.40 482	3.17 582	0.60 561	2.40 580	0.92 566	2.91 582	2.37 581

SDNR	1.62 518	0.51 458	2.17 535	0.53 263	0.56 433	3.80 573	0.45 270	1.54 363	1.29 428	1.33 421	2.41 533	1.08 343	0.96 398	11.18 596	1.16 450	0.66 549	0.63 562	0.43 510	0.32 476	0.64 532	0.67 538

ACVNet_2	2.43 559	1.41 562	2.04 527	2.62 577	2.24 575	2.63 553	1.88 562	3.31 569	3.01 566	2.19 537	3.45 555	4.62 568	2.04 545	4.50 509	1.47 498	2.55 576	0.64 563	2.22 573	0.84 561	2.69 574	2.29 580

Anonymous_2	1.30 487	0.55 472	0.82 317	0.52 245	0.58 445	1.01 397	0.64 404	1.25 292	0.97 253	0.96 235	0.78 168	1.33 411	1.29 481	1.03 214	0.74 357	0.62 545	0.64 563	1.06 563	9.63 603	1.16 558	0.49 506

PASM	1.34 493	0.92 535	2.62 549	0.86 523	0.87 531	1.03 402	1.08 512	1.50 345	1.51 501	1.82 518	1.41 403	1.68 478	1.26 478	4.87 517	1.34 472	0.61 544	0.65 565	0.68 550	0.78 558	0.69 539	0.68 540

GCST	1.08 455	1.47 566	0.93 367	1.73 567	1.14 553	1.30 451	0.31 101	1.33 301	1.16 361	1.29 391	0.97 219	0.98 312	0.49 173	2.08 419	0.46 243	1.19 566	0.70 566	1.30 566	0.85 563	1.02 554	0.89 552

DDUNet	1.50 507	2.69 590	1.12 435	1.77 568	1.88 570	1.84 514	0.92 482	1.70 404	1.16 361	1.38 438	1.79 489	1.60 462	1.12 449	1.37 303	1.08 436	1.10 564	0.76 567	2.37 576	0.94 567	2.00 566	1.37 567

MADNet+	2.69 565	3.22 594	11.53 588	1.44 564	1.12 550	3.19 564	1.81 556	2.85 563	2.37 550	1.68 502	2.07 517	2.85 551	2.18 552	7.41 569	5.23 564	0.79 552	0.76 567	0.69 552	0.65 551	0.98 551	0.95 554

Consistency-Raft	1.25 483	0.99 540	1.93 524	1.02 548	1.21 558	0.96 384	1.01 503	1.75 415	1.92 535	1.36 430	2.12 519	1.44 432	1.01 420	1.14 245	1.40 482	0.72 551	0.82 569	0.89 556	0.98 571	1.31 563	0.95 554

MFMNet_re	1.40 501	1.14 551	1.68 506	1.39 561	1.07 544	1.48 478	1.43 539	1.87 456	1.82 529	2.26 539	2.19 522	1.51 448	1.86 536	1.52 338	1.25 460	0.93 555	0.83 570	0.84 555	0.80 559	0.99 553	1.05 561

IMH-64-1	2.70 566	1.79 573	1.46 489	3.26 588	2.66 582	3.23 566	2.10 570	4.08 576	2.75 564	2.34 542	3.81 559	3.06 554	2.22 555	4.25 503	2.59 535	3.75 591	0.84 571	2.75 586	1.35 577	3.15 584	2.60 587

IMH-64	2.70 566	1.79 573	1.46 489	3.26 588	2.66 582	3.23 566	2.10 570	4.08 576	2.75 564	2.34 542	3.81 559	3.06 554	2.22 555	4.25 503	2.59 535	3.75 591	0.84 571	2.75 586	1.35 577	3.15 584	2.60 587

TorneroNet-64	5.30 584	2.03 579	1.74 513	3.43 590	2.81 585	10.09 591	2.12 572	9.10 597	17.12 603	4.96 586	9.27 593	10.72 596	3.70 577	9.20 584	4.55 562	3.31 586	0.84 571	2.88 589	1.55 585	3.49 587	3.04 590

RainbowNet	1.97 542	1.76 571	1.57 500	2.81 579	2.21 574	1.98 526	1.81 556	2.54 558	1.89 532	1.50 469	1.84 495	1.96 512	1.65 519	2.14 424	1.25 460	3.33 587	0.85 574	2.39 579	0.98 571	2.82 578	2.22 578

Dean	2.91 572	1.53 568	2.07 528	2.96 584	2.51 581	3.15 563	2.14 573	4.75 583	4.41 582	2.76 559	6.10 577	5.53 577	2.37 558	2.97 475	1.92 519	3.18 583	0.85 574	2.51 583	1.04 574	2.88 581	2.47 584

NVStereoNet_ROB	1.88 536	1.07 544	1.45 487	1.07 552	1.17 554	1.47 477	1.48 543	1.89 462	1.93 537	1.94 527	4.67 570	3.08 556	1.80 531	6.51 553	1.65 507	1.06 562	0.86 576	1.08 564	1.32 576	0.93 549	1.26 565
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
TorneroNet	10.70 597	2.03 579	1.82 518	3.43 590	3.01 588	43.83 612	2.22 576	8.87 596	67.47 619	7.17 595	27.36 607	10.68 595	3.85 580	8.67 582	7.65 577	3.59 589	0.88 577	3.04 590	1.57 586	3.71 588	3.17 591

IMH	3.21 573	1.85 577	1.48 494	3.25 587	2.69 584	4.07 577	2.02 568	4.41 581	3.80 576	2.72 556	7.11 582	4.75 571	2.92 568	5.92 544	2.55 533	3.85 595	0.88 577	2.78 588	1.36 579	3.19 586	2.59 586

PWCK	2.88 571	2.05 581	5.72 571	2.08 570	1.11 548	3.55 568	3.90 590	2.86 564	3.54 575	3.03 568	3.63 557	3.10 557	2.31 557	8.15 581	3.09 543	2.12 572	0.91 579	1.75 569	0.98 571	2.57 572	1.18 564

JetBlue	3.97 575	2.01 578	10.19 584	1.38 560	2.84 586	10.53 592	9.54 595	3.60 574	2.41 552	2.73 557	3.39 554	4.54 567	4.31 581	7.85 578	6.84 571	0.88 553	0.93 580	0.89 556	0.91 565	1.74 564	1.91 575

SPS-STEREO	1.67 521	1.04 543	1.23 451	1.21 556	1.13 552	1.82 512	1.11 514	2.16 521	1.52 502	3.07 569	2.32 527	2.82 550	1.80 531	4.11 501	2.04 524	1.03 560	0.99 581	0.97 558	0.94 567	1.03 556	1.02 557
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-7	2.66 562	1.40 561	1.73 512	1.39 561	1.17 554	3.93 574	1.94 565	4.11 578	3.88 577	2.92 563	5.50 574	4.18 566	3.00 571	7.63 574	3.71 554	1.13 565	1.00 582	1.17 565	1.13 575	1.18 560	1.09 563

anonymity	1.12 465	0.97 537	1.21 448	1.07 552	1.12 550	1.08 411	0.89 475	1.95 480	1.16 361	1.29 391	1.26 347	1.22 379	1.09 444	1.15 246	1.01 427	1.02 559	1.00 582	0.97 558	0.97 569	0.98 551	0.99 556

SGM+DAISY	2.41 558	1.07 544	2.14 534	1.18 555	1.10 546	2.14 534	1.36 536	1.96 481	1.66 514	5.46 590	7.07 581	4.95 574	4.32 582	5.50 533	2.26 530	1.04 561	1.02 584	0.99 560	0.97 569	1.02 554	1.04 559

WAO-8	4.40 577	1.82 575	1.79 515	2.34 573	2.20 572	9.19 589	1.53 544	6.09 590	16.46 598	3.94 573	7.84 588	7.32 581	3.72 578	9.41 589	3.31 548	2.00 570	1.07 585	2.44 581	1.37 580	2.50 570	1.68 571

Venus	4.40 577	1.82 575	1.79 515	2.34 573	2.20 572	9.19 589	1.53 544	6.09 590	16.46 598	3.94 573	7.84 588	7.32 581	3.72 578	9.41 589	3.31 548	2.00 570	1.07 585	2.44 581	1.37 580	2.50 570	1.68 571

LVE	3.31 574	1.67 570	1.64 503	2.85 580	2.42 580	3.20 565	2.26 577	4.78 584	5.05 584	2.35 544	6.91 579	6.02 579	2.37 558	9.15 583	2.17 529	3.19 584	1.08 587	2.38 578	1.47 583	2.81 577	2.40 583

WAO-6	2.81 569	1.60 569	1.46 489	2.36 575	2.28 577	3.55 568	2.29 578	4.21 579	4.56 583	2.36 546	4.51 564	4.88 572	2.66 565	4.60 510	4.07 560	1.72 568	1.15 588	2.31 575	1.46 582	2.31 567	1.85 574

UNDER WATER	5.08 582	2.33 586	5.55 569	3.94 597	3.51 593	5.20 585	2.72 585	5.61 588	16.52 600	3.84 572	4.60 566	9.21 589	5.89 587	5.90 543	8.66 581	3.75 591	1.34 589	3.18 593	1.88 588	4.33 595	3.61 595

notaker	3.98 576	2.40 588	2.68 550	3.82 595	3.27 592	3.97 576	2.14 573	4.78 584	3.45 573	4.12 578	6.94 580	7.65 585	3.26 572	7.82 577	5.30 565	4.04 596	1.41 590	3.36 595	2.10 592	3.88 590	3.31 593

UNDER WATER-64	5.27 583	2.32 585	8.78 582	3.93 596	3.54 594	7.61 587	3.03 589	5.84 589	14.19 594	4.04 575	4.04 561	9.39 590	6.26 589	5.93 545	8.48 580	3.60 590	1.51 591	3.13 591	1.88 588	4.29 594	3.61 595

KSHMR	8.75 593	2.06 582	2.11 532	3.53 592	3.11 589	4.13 578	2.69 583	5.60 587	61.37 618	3.00 566	55.83 618	4.98 576	2.45 561	4.49 507	2.61 537	3.46 588	1.55 592	3.14 592	1.94 590	3.72 589	3.18 592

ktn	4.70 580	2.38 587	2.12 533	3.76 593	3.24 590	4.85 582	2.95 588	5.52 586	7.37 590	4.07 577	19.32 603	7.46 583	3.47 573	7.39 568	2.95 541	4.04 596	1.85 593	3.26 594	2.22 593	3.08 583	2.65 589

TCMNet-wrong-test	10.31 595	11.40 602	14.84 591	20.96 604	18.45 601	13.80 598	10.76 596	15.78 602	3.53 574	5.20 588	5.52 575	16.26 599	12.61 596	7.51 573	10.15 584	7.43 601	2.37 594	4.31 598	3.43 597	11.36 603	10.61 602

JetRed	6.91 589	8.80 600	25.96 603	2.85 580	3.25 591	13.98 599	11.87 597	6.25 592	4.28 581	4.45 580	4.56 565	6.69 580	5.46 585	7.46 571	14.05 592	2.59 577	3.31 595	2.59 584	2.29 594	4.20 593	3.36 594

HanzoNet	11.04 598	3.62 595	8.10 580	4.08 598	3.55 595	4.90 583	2.73 586	7.19 594	10.10 591	31.86 614	28.92 608	21.96 608	36.36 610	18.08 602	10.17 585	7.94 602	3.32 596	3.47 596	3.31 595	7.06 600	4.04 597

PML	51.67 616	36.25 612	13.28 590	7.46 600	20.81 602	108.69 619	232.22 620	8.72 595	27.82 609	87.01 619	269.67 620	69.67 619	61.95 619	24.76 610	14.20 593	9.74 605	3.40 597	9.62 604	4.70 598	18.74 606	4.72 599

MADNet++	5.01 581	3.14 592	4.91 566	4.55 599	3.94 596	5.20 585	4.41 592	4.40 580	4.13 580	4.95 585	6.08 576	4.74 570	5.37 584	9.40 588	10.67 588	4.65 598	4.15 598	3.97 597	3.34 596	4.09 592	4.08 598

USTest	14.33 602	14.94 604	21.04 595	17.44 603	16.05 598	23.26 600	33.84 608	21.73 603	11.80 593	9.36 598	10.14 594	15.97 598	13.20 597	17.28 601	22.43 603	3.78 594	5.01 599	6.17 603	6.16 600	9.25 602	7.72 601

DPSimNet_ROB	11.20 599	4.98 597	35.43 607	2.90 583	4.52 597	7.89 588	17.09 600	4.66 582	6.06 588	14.89 603	10.93 596	17.29 600	36.81 612	13.18 599	15.68 596	2.86 579	6.29 600	5.75 601	5.09 599	3.91 591	7.70 600

DPSMNet_ROB	13.02 601	8.23 598	21.91 597	9.53 602	18.11 600	11.56 594	32.02 607	10.64 599	16.23 597	7.05 594	19.49 605	10.16 593	16.66 600	9.85 594	22.43 603	4.77 600	8.68 601	5.38 600	10.26 605	6.17 599	11.36 603

DGTPSM_ROB	13.01 600	8.23 598	21.87 596	9.51 601	18.10 599	11.56 594	32.01 606	10.63 598	16.20 596	7.03 593	19.48 604	10.15 592	16.66 600	9.83 593	22.42 602	4.75 599	8.68 601	5.37 599	10.25 604	6.16 598	11.36 603

Anonymous_1	43.04 615	18.73 605	24.79 600	21.81 605	46.26 612	27.80 601	37.60 609	28.08 608	16.14 595	14.66 602	14.30 597	20.65 602	17.88 602	21.56 603	25.94 606	117.93 619	8.92 603	100.65 616	126.50 616	158.64 619	12.08 605

DPSM_ROB	19.08 603	19.14 606	25.17 601	22.15 606	20.85 603	28.17 602	37.82 610	26.56 606	16.85 601	14.14 600	14.84 598	21.70 603	18.75 603	21.87 604	26.55 607	10.16 606	9.30 604	10.47 605	10.42 606	14.03 604	12.61 606

DPSM	19.08 603	19.14 606	25.17 601	22.15 606	20.85 603	28.17 602	37.82 610	26.56 606	16.85 601	14.14 600	14.84 598	21.70 603	18.75 603	21.87 604	26.55 607	10.16 606	9.30 604	10.47 605	10.42 606	14.03 604	12.61 606

tt	6.58 588	0.26 150	6.10 573	3.77 594	2.16 571	11.55 593	19.63 601	13.33 601	5.74 586	2.96 564	2.65 541	4.97 575	6.33 591	3.81 496	7.24 572	9.15 603	11.32 606	5.89 602	6.24 601	6.03 597	2.55 585

test_sample9	1.86 535	0.49 448	1.13 437	0.56 315	0.39 315	1.02 399	0.73 432	1.78 429	1.21 390	1.22 356	1.18 315	1.08 343	0.92 372	2.27 439	7.92 578	0.57 538	12.61 607	0.62 546	0.67 552	0.45 490	0.42 480

test_sample8	2.19 549	0.49 448	1.13 437	0.56 315	0.39 315	1.02 399	0.73 432	1.82 442	1.15 352	2.26 539	1.30 360	4.94 573	2.52 563	2.27 439	7.92 578	0.57 538	12.61 607	0.62 546	0.67 552	0.45 490	0.42 480

LSM0	42.82 614	38.75 616	50.81 615	47.07 615	109.38 619	57.00 616	76.02 615	53.74 619	33.71 611	29.02 613	30.41 613	43.87 617	37.22 613	43.91 617	53.54 619	20.52 611	18.62 609	21.10 610	21.11 610	28.41 610	42.22 613

Selective-RAFT-Error	38.39 610	38.47 615	50.44 614	44.73 612	41.97 611	56.68 614	76.38 618	53.24 617	33.92 613	28.34 612	29.85 612	43.60 614	38.20 616	43.75 614	53.34 616	20.38 609	18.70 610	21.09 609	21.05 608	28.30 609	25.43 611

CasAABBNet	38.33 608	38.46 614	50.35 612	44.75 613	41.84 609	56.68 614	76.37 617	53.22 616	33.83 612	28.31 611	29.54 610	43.62 616	37.71 614	43.84 616	53.41 618	20.30 608	18.70 610	21.07 607	21.07 609	28.24 608	25.34 610

FlowAnything	38.37 609	38.41 613	50.38 613	44.76 614	41.94 610	56.64 613	76.34 616	53.28 618	34.23 614	28.25 610	29.72 611	43.60 614	37.79 615	43.83 615	53.38 617	20.39 610	18.71 612	21.07 607	21.14 611	28.23 607	25.29 609

LRCNet_RVC	22.74 605	32.10 611	21.97 598	29.84 608	26.23 605	4.42 580	0.81 457	22.66 604	2.02 541	26.93 609	29.26 609	23.06 610	15.59 599	23.84 606	18.88 599	31.75 612	19.90 613	34.65 611	32.13 612	30.54 611	28.32 612

xxxxx1	54.10 617	25.67 608	27.13 604	113.43 616	96.96 616	30.69 606	47.44 612	32.38 610	25.60 605	17.75 604	17.27 600	21.81 605	21.02 605	24.43 607	33.82 609	33.37 613	40.54 614	157.71 617	175.86 617	66.16 615	72.93 617

tt_ll	54.10 617	25.67 608	27.13 604	113.43 616	96.96 616	30.69 606	47.44 612	32.38 610	25.60 605	17.75 604	17.27 600	21.81 605	21.02 605	24.43 607	33.82 609	33.37 613	40.54 614	157.71 617	175.86 617	66.16 615	72.93 617

ff	54.10 617	25.67 608	27.13 604	113.43 616	96.96 616	30.69 606	47.44 612	32.38 610	25.60 605	17.75 604	17.27 600	21.81 605	21.02 605	24.43 607	33.82 609	33.37 613	40.54 614	157.71 617	175.86 617	66.16 615	72.93 617

AVERAGE_ROB	40.43 612	42.37 618	42.73 609	36.96 611	35.58 608	30.50 605	27.61 604	36.71 615	38.39 616	44.91 616	44.36 615	37.45 613	36.70 611	41.88 613	40.35 613	45.43 617	46.81 617	47.11 613	46.35 613	42.51 613	43.87 614

HaxPig	38.92 611	41.40 617	41.64 608	29.95 609	32.27 606	28.90 604	27.60 603	29.73 609	37.71 615	43.82 615	43.87 614	33.17 611	35.56 609	41.53 612	40.37 614	43.94 616	47.51 618	45.82 612	47.08 614	42.38 612	44.15 615

MEDIAN_ROB	42.00 613	44.40 619	44.29 611	35.15 610	34.95 607	31.28 610	29.60 605	35.88 614	40.02 617	47.20 617	46.64 616	37.37 612	38.48 617	44.35 618	42.45 615	48.03 618	49.39 619	49.71 614	49.03 615	45.14 614	46.65 616

test_example2	192.40 620	210.76 621	206.48 620	199.83 620	204.73 620	172.94 620	183.52 619	133.93 620	133.41 620	191.38 620	196.19 619	187.13 620	178.77 620	205.33 620	208.00 620	222.09 620	238.72 620	186.54 620	190.54 620	227.34 620	170.31 620

ccccc		492.34 622		530.87 621	530.37 621	478.08 621		491.76 621		448.18 621		476.12 621		541.64 621		663.49 621	459.54 621	353.94 621	309.79 621	586.66 621

ASD4		10.99 601

Low-res two-view benchmark